参考：https://www.jianshu.com/p/2cf00bb9db34?utm_source=oschina-app

需要提前准备：

1.科学上网工具

2.一个谷歌账号（Google Colab和Google drive都是需要账号的）

Google Colab网址：

https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb#scrollTo=gJr_9dXGpJ05

在注册账号的时候遇到了问题：Google账号注册中国大陆手机号无法验证问题

解决方法如上链接所示↑

但是

 

修改并重新启动之后仍然显示无法验证，原因是当时挂在美国，换成香港节点之后：

然后一路继续下去，并恢复简体设置，酱酱：

Google Colab和Google drive都登录了

然后就按部就班按照参考做啦！

粘贴代码的方法：

遇到一个问题：

排查了一下发现原因是重新登录之后忘了设置GPU

遂重新设置GPU，设置完成后出现新错误：

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我们先跳过这个问题，战胜困难的最好方法就是放过自己（误

Google Colab提供了部分机器学习的示范。为节省时间，直接看风格迁移

import functools
import os

from matplotlib import gridspec
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub

print("TF Version: ", tf.__version__)
print("TF-Hub version: ", hub.__version__)
print("Eager mode enabled: ", tf.executing_eagerly())
print("GPU available: ", tf.test.is_gpu_available())

检查环境：

输出：

TF Version:  2.4.1
TF-Hub version:  0.11.0
Eager mode enabled:  True
WARNING:tensorflow:From <ipython-input-2-1b40332be70f>:13: is_gpu_available (from tensorflow.python.framework.test_util) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use `tf.config.list_physical_devices('GPU')` instead.
GPU available:  True

其中，使用tf.test.is_gpu_available()验证是否安装成功，True就是成功（也就是环境可用了）

拼拼凑凑：

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有关调用自己的代码的方法还在研究中……

重新运行了一下——没问题

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已知，googleColab有了新的用法，参考：

https://segmentfault.com/a/1190000020605557

https://zhuanlan.zhihu.com/p/62138867

实践：

 

测试的代码改了一晚上才能用，成功！

 

刚刚做完！

千言万语汇成一句话，感谢谷歌给穷学生的机会！！！！！

云服务器，尤其是GPU的实在太贵了