Help us understand the problem. What is going on with this article?

Google Colab ブラウザだけでPython実行

More than 1 year has passed since last update.

オンライン開発環境 Google Colab

Google Colaboratory(Google Colab)はGoogle社の提供するオンラインのPython開発環境。
対話的にPythonを実行できるJupyter Notebookのクラウド版となる。
使用にはGoogleアカウントが必要だが、完全無料でGPUも使える(機械学習の勉強に向く)。
更新が続いており、最近もセッションストレージ管理機能やGoogle Drive のマウントが進化していた。
image.png

ノートブック

Google Colabのファイルはノートブックという単位で管理される。
ノートブックには複数のセルを追加でき、コードセル内にコードを入力して実行していく。
image.png

書式付きテキストを入力できるテキストセルもあるので
注釈を追加して現実のノートのようにわかりやすくまとめるのもよいだろう。
image.png

ノートブックの新規作成

左上のメニューのファイルからPython 3 の新しいノートブックを選択。
image.png

ノートブックの保存

メニューのファイルから保存を選択すると
オンラインストレージ(Google Drive)に保存される。Ctlr+Sでもよい。

ファイルから.ipynb をダウンロードでJupyter Notebook形式でダウンロードもできる。

セル

コードはセル単位で実行されるが、変数などはノートブック単位で保持される。
そのため下のようなセルは実行するたびに結果が変わる。
39d3a7a9-ba17-4026-a77b-e15364e3adb3.gif
リセットしたい場合はメニューのランタイムからすべてのランタイムのリセットを選択する。

セルの追加

左上のメニューから、コードセルの追加(コード)、テキストセルの追加(テキスト)、
セルを上に移動(↑セル)、セルを下に移動(↓セル)ができる。
image.png

セルの実行

セル左上の実行ボタンをクリック。
あるいはCtlr+Enterでも実行可能。
6a5bf287-8c9e-4ac5-be8a-366e5e90b911.gif

Shift+Enterで現在セルの実行と、次のセルへの移動(なければ追加)を一気に行うこともできる。

すべてのセルの実行

メニューのランタイムからすべてのセルを実行を選択。
Ctrl+F9でもよい。

ファイル

セッションストレージ

CSVデータを読み込みたい場合など、一時ファイルを管理したい場合は
左ペインのファイルブラウザを使うと便利である。
image.png

アップロードしたファイルはそのセッションの間だけ有効。
ブラウザの再起動やすべてのランタイムのリセットで消える。

Google Driveをマウント

以下の2行を実行すると、authorization codeの入力を求められる。
URLから飛んだ先でGoogle Drive File Streamにアクセス許可を与え
表示された認証コードをColabの入力欄に貼り付けてエンターキーでマウント完了。

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive/My Drive/Google Colab')

image.png

下のように、セッションストレージと同じようにアクセスできる。
image.png

Office ドキュメントのアップロードについて

Google DriveにExcelファイルなどをアップロードすると、自動的にGoogleドキュメントに変換される。
Googleアプリで編集するにはいいが、Google Colabからxlsxファイルとしてアクセスしたい場合は困る。

Google Driveの設定からアップロードしたファイルを変換するのチェックを外すとそのままアップロードできる。
image.png

その他

グラフ出力

matplotlibパッケージを利用すれば、Google Colab上でグラフ出力もできる。
image.png

Linuxコマンド

行頭に!をつけることでLinuxコマンドを実行できる。
たとえば、非標準のパッケージをインストールするときに!pip installが使える。
実行環境はLinuxなのでwgetしてmakeしてinstallなんてもことも普通にできる。
image.png

GPU/TPUの使用

メニューの編集からノートブックの設定を選択する。
ハードウェアアクセラレーション(既定はNone)を変更することでGPUやTPUを使用可能。
なおTPUは機械学習専用のCPUで性能はGPUの30倍ともいわれる。
image.png

Why do not you register as a user and use Qiita more conveniently?
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away
Comments
Sign up for free and join this conversation.
If you already have a Qiita account
Why do not you register as a user and use Qiita more conveniently?
You need to log in to use this function. Qiita can be used more conveniently after logging in.
You seem to be reading articles frequently this month. Qiita can be used more conveniently after logging in.
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away