一、前言

不知道大家是否为了寻找免费GPU服务器而焦头烂额。
近些天，谷歌推出了Google Colab（Colaboratory）
官方对其的说明是：

Colaboratory 是一个研究项目，可免费使用。

划重点，最重要的特点是 免费GPU！免费GPU！免费GPU！
虽然不确定这个项目是不是永久的
但这无疑给纠结在是否花大量钱租用GPU服务器进行研究的个人研究者带去了重磅福利！
经过查阅资料与亲自实践，特把相关教程写成博文分享给大家。
由于博主水平能力有限，难免有错误，欢迎指正哈！

2018.3.22更新
emmm，大概是用的人多了…
在colab上跑一个DCGAN竟然比自己笔记本上用CPU跑的还要慢5倍…
天下没有免费的午餐…

二、Google Colab特征

• Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 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。
• Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。
• 利用Colaboratory ，可以方便的使用Keras,TensorFlow,PyTorch等框架进行深度学习应用的开发。

三、开始使用

注意：使用google服务可能需要梯子

3.1在谷歌云盘上创建文件夹

当登录账号进入谷歌云盘时，系统会给予15G免费空间大小。由于Colab需要依靠谷歌云盘，故需要在云盘上新建一个文件夹。

选择新建文件夹，文件夹名称可自定义。

3.2创建Colaboratory

进入创建好的文件夹，点开新建-更多。

如果在更多栏里没有发现Colaboratory，选择关联更多应用，搜索Colaboratory，选择关联。

3.3创建完成

创建完成后，会自动生成一个jupyter笔记本，是不是很熟悉~

四、设置GPU运行

选择 修改-笔记本设置