别看TensorRT包含了Tensor关键词，实际上它适用于TensorFlow、caffe、PyTorch等所有主流深度学习框架。 在硬件上的需求就是Nvidia的显卡，准确说是支持CUDA的显卡。...在前面一篇文章《谷歌GPU云计算平台，免费又好用》中提到过Google Colab的硬件为NVIDIA Tesla T4，支持TensorRT。...下面就说说如何在Google Colab上安装TensorRT。...挂载谷歌云端硬盘： from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive') 切换当前目录为Google云端硬盘的项目文件夹： import...Colab上安装完毕。
上拍摄的照片 可以尝试自己在这个谷歌Colab。...上显示视频 将视频predict_one_video保存为Mp4后，h264会将其压缩为Mp4格式，然后将其压缩，以便可以直接在Google Colab / Jupyter上播放视频。...OpenCV视频编写器的输出是Mp4视频，其大小是原始视频的3倍，并且无法以相同的方式显示在Google Colab上，解决方案之一是进行压缩（源） 使用以下方式将Mp4视频压缩为h264ffmpeg...尝试自己的视频 转至谷歌Colab文件GitHub上 https://colab.research.google.com/github/vindruid/yolov3-in-colab/blob/master...在Google Colab上显示视频 https://stackoverflow.com/questions/57377185/how-play-mp4-video-in-google-colab 视频压缩
Gemma 由 Google DeepMind 和 Google 的其他团队开发，其灵感来自 Gemini，其名称反映了拉丁语_gemma_，意思是“宝石”。...您今天就可以开始与 Gemma 合作，使用 Kaggle 中的免费访问权限、Colab 笔记本的免费套餐以及首次使用 Google Cloud 用户的 300 美元积分。...研究人员还可以申请高达 50 万美元的Google Cloud 积分来加速他们的项目。...colab运行 如果你有google账号那就直接打开Gemma的colab页面 (没有的话就注册一个啦) 不出意外你会看到这样一个页面 接下来点击右上角，按照我的截图顺序，选择显卡为t4 点击保存...KAGGLE_KEY，值填写的是key对应的值，在刚才的例子那就是写12345678901112131415 image.png 记着打开两个的访问权限 ## 运行colab 运行notebook即可，
首先要知道模型的地址 tensorflow版本的模型： https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/cased_L-12_H-768_A-...12.zip https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip pytorch版本的模型...zip chinese_L-12_H-768_A-12.zip 这样我们就不用下载在本地之后上传到colab中，而且直接在colab上下载的速度极快。
有消息显示，Google已于近日悄悄禁止了其在 Colaboratory（Colab）服务上的深度伪造（Deepfake）项目，这代表以Deepfake为目的大规模利用平台资源的时代或已画上句号。...Colab的权限。...即使对于那些没有编码背景的人来说，Colab也可以让项目过程变得很平滑，这也就是为何那么多教程都建议用户运用Google的“免费资源”平台来启动自己的Deepfake项目。...资源的滥用 目前尚不清楚Google执行这项禁令是出于道德考虑还是由于项目所使用的免费计算资源被滥用。...尽管有些项目属于合理使用的范畴，但Google发现被滥用的情况要远远多于合理使用的情况。
然而，当面对动态页面时，许多爬虫开发者常常会遇到一个令人头疼的问题——StaleElementReferenceException。这一异常的出现，往往会让我们的爬虫任务陷入停滞。...今天，我们将在 Google Colab 环境中，结合代理 IP 技术，深入探讨如何有效解决这一问题，并以澎湃新闻的热点新闻页面为示例，进行实际操作。...以下是详细的实现代码，演示如何在 Google Colab 上使用 Selenium 和代理 IP 技术，并抓取澎湃新闻的热点新闻：from selenium import webdriverfrom...结论通过在 Google Colab 上结合使用 Selenium 和代理 IP 技术，我们成功地解决了 StaleElementReferenceException 异常的问题。...这不仅提高了爬虫的稳定性，还增强了数据抓取的效率。希望这篇文章能够为你在处理动态页面抓取时提供实用的参考和帮助。
Google Colab 是谷歌开放的一款云服务工具，主要用于机器学习的开发和研究。...Google Colab 提供了免费的 Jupyter 云环境及 GPU 资源。它支持许多常用的机器学习库，集成了 PyTorch、TensorFlow、Keras 和 OpenCV。...使用 Google Colab 运行 Milvus Milvus 官方文档中推荐使用 Docker 启动服务。...但 Google Colab 云环境中目前不支持安装 Docker，且考虑到有人不会使用 Docker，因此本文将介绍源码编译的启动服务方式。 环境准备 我们将根据 Milvus 源码编译来启动服务。...milvus.drop_collection(collection_name=collection_name, timeout=10) 写在最后 感谢 Google Colab 提供的免费云服务
刚开始用Python的时候，总会在安装Python环境中遇到不少问题。比如说，安装之后怎么使用，新的package怎么安装等。今天发现了一款解决这些入门问题的黑科技，Google Colab....Google Colab是谷歌开发的升级版的Jupyter notebook。Jupyter notebook本身已经很好用了，但还是需要在本地安装。...而Colab不需要任何安装，只要在浏览器里输入 https://colab.research.google.com， 就可以在浏览器里运行Python 2,3等程序啦。...不过毕竟是一个免费服务，要想用它做大型项目可能没戏，但是用来入门，和做做简单的课程作业应该不成问题。 ?
在本视频中，NVIDIA将向您展示如何直接在 Google Colab 上快速启动NVIDIA TAO 工具包笔记本来训练 AI 模型，而无需设置任何基础设施。...视频实验用的Notebook：http://mpvideo.qpic.cn/0b2eiuaaqaaa2mah5muz6jrvarodbbcqacaa.f10002.mp4?...目标检测: https://colab.research.google.com/github/NVIDIA-AI-IOT/nvidia-tao/blob/main/tensorflow/yolo_v4/...yolo_v4.ipynb 图像分类： https://colab.research.google.com/github/NVIDIA-AI-IOT/nvidia-tao/blob/main/tensorflow.../classification/classification.ipynb 行为识别： https://colab.research.google.com/github/NVIDIA-AI-IOT/nvidia-tao
最近在colab上跑了一下cifar-10的图像分类数据，结果发现跑的很慢。拿本机的CPU试了一下，一个epoch大概需要20min；在colab的GPU上甚至需要两倍以上的时间。感觉很不合常理。...百思不得其解之下，在Stack Overflow上发现了一个帖子： https://stackoverflow.com/questions/60798910/google-colab-pro-gpu-running-extremely-slow...跟我的问题很像，帖子中有个回复说drive是个云盘（我的数据挂在到了google drive上），每次读取数据都比较慢，可以拷贝到local路径或者直接下载到local中。...但是这里有个疑惑是，都用云盘读取的时候，用colab的GPU仍然比CPU（类型“None”）要慢？
Google Colab中运行谷歌云盘中的文件 Colab在使用过程中，对于本地训练集，每次连接都要重新上传，很麻烦。...我们可以使用谷歌云盘存储代码文件和数据集，Colab会自动加载谷歌云盘，之后我们直接挂载到云盘路径，然后就可以使用云盘中的文件了，比较方便。...先在云盘创建一个单独的文件夹用于存储代码和数据文件 ::: hljs-center 然后在colab笔记本中运行以下代码： from google.colab import drive...drive.mount('/content/drive/') 结果如下： 可以看到我们已经可以访问到云盘的文件夹了，不用每次上传数据集，美滋滋~ 参考文章：https
pip install "ipywidgets>=7,<8" 我们安装ipywidgets的目的是在 Google Colab 上启用外部的小部件 # enabling widgets (to be.../stable_diffusion Google Colab 的 GPU 资源可能要撑不住了 最后说下我们上面提到的问题，Colab 有 Pro 和 Pro Plus 服务，如果你付费，那么获得 GPU...即便你每月付费使用 Pro 和 Pro + 服务，却也依然要受到明确的计算资源限制了 Google Colab 从来就禁止挖矿，这个是我们早就知道的，但是Stable Diffusion的出现，可以让我们用...所以google只能紧急修改协议，确保没有人可以用这种看似合法的手段没完没了「薅羊毛」。 并且有的用户已经收到了取消pro服务的邮件，并进行了退款。...在这件事上我看到了人工智能应用融入到了我们的生活。而且理由还十分的合理，Google 找不到禁止使用它的理由，只能转而采用资源配给制来缓解压力，我觉得这才是人工智能发展的最终目标。
采集图像的目的大多是为了测量，以便获取数据进行统计学分析。 尽管我们已经在图像中放置了标尺，但是因为拍摄角度或焦距的问题，同样的标尺在图像中呈现不一样的视图。↓ ? ?...我们该如何将不同图像中的实际标尺转换为标准的均一化虚拟尺寸呢？如果此步骤不准确，后期图像测量与分析无异于盲人摸象。 因此，今天就聊聊使用Image Pro Plus进行标尺转换。...步骤： 1.老规矩，打开Image Pro Plus后，继续打开目标图像。 ? 2. 选择Measure，点击calibration，选择spatial ? 3....左键点击“划线”图标，在实际尺子上随便找一个尺寸测量一下。下图可见，此次设置的标尺还是比较准的，刚好是1mm。误差在5%以内是可以接受的，超过就不能忍了，重新再设置虚拟标尺吧。...鼠标移动到图像上，右键选择Zoom，选择Zoom 100% ? 16. 然后继续划线工具。 ? 17. 从锤骨的顶端（锤骨小头）开始朝着锤骨柄的低端画线条，松开。 ? 18.
进行统计分析的一个较大前提是在可能的范围内扩大实验样本量，这样分析出来的数据才可能通过统计学的检验，并且真实地反映病变程度。如果样本量太小，获得的定量数据可能会影响判断。...不论如何，转变观念，尝试定量分析，讨论和确定哪些类型的指标可以定量分析，可能是病理领域需要关注的地方。 闲话不多说，今天再来说说如何使用Image Pro Plus测量图片中不同目标区域的总面积。...确定是否使用面积作为定量分析指标 面积测量是定量分析时的一个重要指标。 虽然切片上的病变看起来是二维的，但实际上病变可能是一个不规则立体的状态。...因此，某些时候，切片上的面积所代表的实际意义可能比单纯意义上的长、宽、高、厚等更加具有测量价值。 一旦我们选择了使用面积来定量分析组织病变的程度，接下来就是分析确定IPP的测量模式。 2....(关于这种模式的测量方法，往期内容已讲过 → Image Pro Plus分析面积、面积比。)
Colab有时会为您的实例提供K80 GPU，有时提供T4 GPU，有时可能还会提供其他GPU。torch/mxnet/TF的最新版本将在 T4 GPU 上运行。...它们不能在 K80 上运行，因为他们已经放弃了对旧 K80 GPU（计算能力3.7）的支持。...您可以尝试重新启动 Colab 实例，看看是否得到了 T4（实际经验，早上挺容易获得T4 GPU），或者可以尝试找到这些框架的旧版本，它们仍然支持K80。...---- 参考了： 编程技术网 | How to install mxnet on google colab?...在Google colab Colaboratory上，安装CUDA和GPU版本的MXnet Error with MXNET and CUDA in Google Colab: no kernel image
SageMaker Studio Lab 成为继 Google Colab、Kaggle 和 Paperspace 之后的又一个免费深度学习计算空间。...本文我使用图像和 NLP 分类任务，比较了在 SageMaker Studio Lab 和 Colab、Colab Pro 以及 Kaggle 上训练神经网络的效果。...比较结果如下表所示： 在测试比较中我发现： SageMaker 只有持久存储，但与 Google Drive 不同的是，它的速度足以训练； Colab 暂存盘因实例而异； Colab 的持久存储是 Google...XSE-ResNet50 在相似的设置下，Colab Pro High RAM 和 SageMaker 比较，XSE-ResNet50 在 SageMaker 上的总体训练速度提高了 17.4%。...在单精度下，SageMaker 训练的结果再次翻转，总体上 SageMaker 比 Colab Pro 慢 72.2%。训练循环比 Colab Pro 慢 67.9%。
Google Colab简介 Colaboratory（简称 Colab），是Google公司的一款产品，可以浏览器中编写和执行 Python 代码。...最重要的是，Colab可以给我们分配免费的GPU使用。这真的对我们这种没显卡还要做深度学习的科研民工的福音！ 并且Colab 无需任何配置 常用的库基本上都有，默认使用的深度学习的库是keras。...免费用户大多数只能使用速度较慢的 K80 GPU，订阅Colab Pro(每月9.9美元）可以使用 T4 或 P100 GPU。不过K80也要比CPU强许多！...Colab Pro订阅用户还可以享用更大的内存，同时代码的运行时间也会更长。一般普通用户的代码运行时间会限制到12个小时，订阅用户则是24小时。 反正。有钱是真的好！...第一次运行会很慢 第一次使用Colab进行训练会很慢，需要耐心等待，之后就好了。 订阅Colab Pro蛮值的 如果经常用的话，可以订一个，没有信用卡可以找万能的某宝。偶尔用的话，还是白嫖比较香。
如需了解详情，请参阅：https://colab.research.google.com/notebooks/pro.ipynb Colab Pro 和 Pro+ 已在哪些地区推出？...Ta 在两台笔记本上同时各打开一个会话，然后就没办法打开第三个了。...「Colab Pro+ 看起来像几个月前的 Colab Pro，而 Colab Pro 现在看起来像免费 Colab 刚推出时的样子。」 那免费 Colab 用户以后岂不是要卑微到尘埃里？...参考链接：https://colab.research.google.com/signup https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/p3e8ex.../d_google_colab_is_now_offering_a_50month_colab/ NVIDIA对话式AI开发工具NeMo实战分享 开源工具包 NeMo 是一个集成自动语音识别（ASR）、
大伙儿都知道，前段时间Colab上线了一个50美元/月（约325元/月）的“超级会员”Pro+，和10美元/月的“普通会员”Pro相比，Pro+能优先用上V100和P100 GPU。...对于Colab用户来说，充钱买Pro本身就是想要更好的算力，T4显然不符合他们对于GPU的期待。 话题一上Reddit，立即炸出了一波网友。...使用优先级的问题 网友们在登录Colab后发现，事情没有想象得这么糟糕。 不少人去试了试，发现搞到一个P100 GPU还是很容易的，应该不是想象中的“官方Pro降级”。...不过，现在Pro会员想要搞到V100，确实没那么容易了。 在V100刚出来的时候，Pro会员基本都能用上，Colab也一度被认为是“真香”的云计算资源。..._not_even_a/ [2]https://cloud.google.com/compute/docs/gpus [3]https://colab.research.google.com/signup
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