https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb 偶然间接触到Colab，发现它居然支持GPU，而且是免费使用。 2020年1月3日注： 百度在这方面也奋起直追，最近撸AI Studio的羊毛，虽然只能运行百度的paddle框架，但这些深度学习框架大差不差，能用就行。 以下引用官方介绍：

Colaboratory 是一个免费的 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。 借助 Colaboratory，可以编写和执行代码、保存和共享分析结果，以及利用强大的计算资源，所有这些都可通过浏览器免费使用。

以下是知乎的评价： https://www.zhihu.com/question/266242493 emmm，咱们使用的人都发现了，人家开发者早就注意到了，这个回答中的大部分问题都已经得到解决，并且在近期，谷歌将原来K80换成了T4，具体差距有多少，看下面的摘自英伟达官网的图。

访问谷歌需要你有登登登的能力，但具体要怎么做，出于人尽皆知的原因我没法说。当然如果你没有这种能力的话，后面的内容也不需要看下去了。 https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb

在初次使用过colab后，登录你的谷歌云盘，你就会发现可以新建Colaboratory了，新建它。

这一步很重要，Colab的运行原理实际上就是给你分配一台远程的带GPU的主机，所以它的原始路径不是你的谷歌云盘（也就是你的代码文件）所在的路径。所以第一步我们先要把谷歌云盘挂载带到那台远程主机上：

输入并运行这行代码，会出来一个框让你输验证码，按提示完成即可。

这里我的代码存放在Colab Notebooks文件夹下的Hashing文件夹。

第一种方式是直接跟Jupyter Notebook一样运行，不在赘述。

第二种方式是先上传python文件到你的谷歌云盘，包括数据集。然后使用命令行运行，运行前注意路径设置是否正确。如下：

初期遇到很多坑，故记录下来省的别人再踩坑了。谷歌做这个项目自然有其原因，外界也有很多猜测，但是确实方便了很多没有GPU的用户去使用谷歌的计算资源。在这里表示感谢。