구글 코랩 사용법

1.

 

Google Colab은 구글에서 제공하는 클라우드 기반의 Jupyter Notebook 환경으로

Python 코드를 작성, 실행, 공유 할 수 있는 무료 서비스이다.

Colab은 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, 프로토파이핑 등 다양한 작업에 유용하게 사용된다.

 

TensorFlow, PyTorch, Numpy, Matplot, Seaborn 등 주요 라이브러리가 기본적으로 설치되어있으며

!pip install 명령어로 추가 라이브러리를 설치할 수도 있으며, GPU 자원을 유료로 결제해서 사용할 수도 있다.

 

 

2.

 

왜 이런 주피터 노트북과 같은 형태의 환경을 세팅하는가?

 

-> 코드를 셀 단위로 실행하고, 셀 단위로 결과를 확인할 수 있어,

전체 코드를 실행하지 않아도 되기 때문.

 

-> 전처리 단계를 반복하면서 오류를 빠르게 수정할 수 있고

-> 특정 셀에서 데이터 시각화 그래프를 확인하고, 모델 성능을 실험할 수 있기 때문.

 

데이터를 다루는 직업은 종종 실험적이고,

main.py와 function1.py function2.py ... 이렇게 스크립트를 작성하고,

데이터를 Load하고

GUI로 각 기능에 해당하는 버튼을 달고 작업을 수행하고 결과를 보여주는 과정을

 

주피터를 이용하면 간략화 할 수 있다.

 

 

 

 

3.

 

교재가 될 Jupyter 파일을 다운로드하여

구글 드라이브에 업로드 한 후,

 

 

 

 

해당 드라이브에서 우클릭 및 Open-with 클릭

Google Colab 검색 후 설치

 

이후 구글드라이브에서 해당파일 실행.

 

 

 

3.

 

Colab Scratch부터 시작해보자.

 

Ctrl + M B 를 통해서 코드 셀을 추가할 수 있다.

이 곳에 코드셀을 추가하여 원하는 파이썬 코드를 실행해보자.

 

 

가령 x라는 변수를 선언하여 10이라는 값을 할당하고,

x*2의 값을 출력하고 싶다면

위와 같이 [2]번, [3]번 셀을 차례대로 실행해주면 된다.

 

 

주요단축키 :

Shift + Enter: 현재 셀 실행 및 다음 셀로 이동
Ctrl + Enter: 현재 셀 실행(셀 위치 유지)

Ctrl + M Z : 작업되돌리기(undo)

텍스트셀 : 주석 처리?하면 되는데 왜 이런게 있나 싶지만

주피터 노트북의 주요 기능 중 하나로, 문서화 기능이 있다.

마크다운 문법과 LaTex 문법을 통해 글과 수식을 표현할때 주로 쓰인다.

 

4.

 

Ctrl+F9을 누르거나, 

런타임 - 모두 실행을 통해서 

해당 주피터 파일의 코드를 One Shot으로 전체 실행할 수도 있다.

 

 

 

5.

 

마지막으로 Runtime - Change Runtime Type 을 통해

이후 머신러닝에서 학습에 사용될 GPU/TPU를 설정해줄 수 있다.

 

 

6.

 

https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA&t=8920s

 

 

다만 개인적으로

어디에 쓸지도 모르는 상태로 코랩 배우는거 찾아보기 보다

그냥 제대로된 파이토치 튜토리얼 하나 배워버리는게

훨씬 기억에도 남고 도움이 잘 되지 않는가 싶다.

 

그냥 위의 영상 초반 4시간분량까지 따라해보는게 나을수도