愁，想系统学习CUDA却没显卡用

看到许多免费资源，其中Google的Colab就是个不错的选择，只是需要依靠魔法

Colab挂载谷歌云盘

在谷歌云盘中自建一个文件夹，空白处右键点击创建colab notebook

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在修改-笔记本设置选项里选择GPU

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在cell里面输入如下代码，进行云盘挂载

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from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

期间会出现授权，无脑勾选即可

Vscode远程连接Colab

1.新建脚本文件start.sh

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pip install colab_ssh --upgrade

直接在cell里面输入会出现警告，用脚本运行可以规避

2.运行脚本

在cell中输入如下内容，运行即可

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!bash start.sh
from colab_ssh import launch_ssh_cloudflared, init_git_cloudflared
launch_ssh_cloudflared(password="password")　　　　　　# password是后面用于连接远程服务器的密码，自行填入即可

得到如下图

img

3.配置vscode

首先要去安装一个cloudflared

将第一个框内的ssh配置加到电脑本地的ssh配置文件中，用cloudflared的文件路径替换配置中的 字段

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4.连接Colab

在VSCode界面按Ctrl + Shift + P 输入 Connect to Host

然后将第三个黑色块的内容输入（该hostname每次执行代码都会变）

提示输入密码即为之前设置的密码

注意：重新连接会话都会恢复原始状态，colab端的操作需要重新做一遍

防掉线

使用google colab时如果长时间不交互可能会掉线，

打开 开发者选项 的Console，使用如下脚本即可，脚本会不断创建cell

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function ClickConnect() {
    console.log("Working");
    document.querySelector("colab-toolbar-button").click();
}
setInterval(ClickConnect, 60000);

使用完后可以用如下命令停止运行

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clearInterval(intervalId) # intervalId换成具体的数字

Vscode连接kaggle

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!pip install jupyter_ssh
!ssh-keygen -t rsa -b 4096 -f ~/.ssh/id_rsa