Google Colab 사용법 / 딥러닝(머신러닝) 환경 설정

Google Colab(Colaboratory)

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https://colab.research.google.com/

Google Colaboratory

- 구글에서 무료로 제공하는 딥러닝 환경으로 무료 GPU를 적용할 수 있는 개발 환경

- 대부분의 라이브러리는 자동으로 설치되어 있으므로 따로 설치과정이 불필요

- Google Drive와 Jupyter Notebook(.ipynb)을 사용하기에 따로 설치하는 과정이 없고, 클라우드 상에서 동작.

- 인터넷 브라우저로 실행하기에 사용이 간단하고, 다른 사람과의 코드 공유, 공동 개발도 쉬움.

- 코드는 ipynb 파일, 학습에 사용하는 데이터도 구글 드라이브에 올려놓으면 됨.

 

다만, 

- 상업적 용도 불가.

- 공용 클라우드 서버를 사용하기에 자원(RAM, Memory , 리소스 등이 무제한으로 보장되지 않음)

- 세션 유지 시간이 12시간: 그 이후는 초기화 되기에 오랜 딥러닝 학습에는 부적합
(유료 버전(Colab Pro)를 사용하면 그 이상도 가능)

- Python3만 지원하는 것으로 알고 있음. 관련 내용

Colaboratory – Google

 

환경 설정

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[Requirement]

- 구글 계정

 

1. Google Colab에 접속 후, Google 드라이브 탭에서 "새 노트" 생성.

기존엔 직접 드라이브에서 Colab을 연동시켜줘야 했으나, 최근에는 자동으로 연결가능하게끔 설정되어 있다.

 

ipynb에서 왼쪽 상단으로 직접 이름을 수정할 수도 있고, Google 드라이브에서 설정할 수도 있다.

 

 

생성된 ipynb파일은 자동으로 본인 계정의 Google Drive 상에 저장되기에 추후 직접 접근 가능.

 

 

구글 드라이브에 Colab과 관련된 폴더가 자동으로 생성되며, 관련 코드도 자동으로 저장된다.

 

2. 딥러닝을 수행할 수 있는 서버 연결.

오른쪽 상단의 "연결"버튼을 눌러 Google의 딥러닝 서버와 연결.

연결 직전  /  서버 할당 후

+) 혹시 GPU사용이 필요할 경우엔 상단의 런타임 탭에서 런타임 유형 변경을 클릭

노트 설정에서 GPU로 변경한 후, 저장하면 자동으로 세션을 재연결함

3. 테스트 코드 삽입 후, 실행.

라인 별 Start 버튼 또는 상단 "런타임"메뉴로 전체 셀을 직접 실행시킬 수 있음

 

4. 학습에 사용할 코드, 데이터 이동.

다음과 같이 본인이 저장한 파일을 직접 DragNDrop으로 옮겨줄 수 있다.

 

5. 코드 내 Google Drive 접근 권한 설정 및 데이터 접근.

이 과정은 추후 코드 수정과정에서 실행해도 되지만, 혹시나 하여 추가.

 

드라이브에 저장해놓은 샘플파일을 Colab으로 열기

 

대다수 아래 이미지와 같이 로컬 저장소로부터 이미지 또는 데이터 파일을 불러올텐데, 우리는 구글 드라이브에서 해당 데이터를 가져올 수 있게끔 수정해야 함.

 

그렇게 하기 위해 다음과 같은 코드가 상단에 적용되어야함.

from google.colab import drive
drive.mount('/gdrive',force_remount=True)

 

이 코드를 실행하면 다음과 같은 권한 부여 코드를 요구하게 되며,

 

 

다음 URL로 들어가 본인 구글 계정을 연결 후 해당 권한 코드를 입력하면 해결.

 

 

실제로 코드 상에서 본인 드라이브에 맞는 경로를 입력하여, 정상적인 동작 가능

 

 

+) 상단 왼편의 도구>설정 메뉴를 통해 추가적인 에디터 설정 가능.

 

다음과 같이 에디터 형식 변경 가능