1. Colab 서버 스펙 확인
•
전반적인 사양
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()
Python
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OS 정보
import platform
platform.platform()
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OS 모델
!cat /etc/issue.net
Python
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•
Memory
!cat /proc/meminfo
Python
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•
CPU 정보
! cat /proc/cpuinfo
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•
Disk 정보
!df -h
Python
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•
GPU 정보
!nvidia-smi
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•
Python 버전 확인
!python --version
Python
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•
현재 디렉토리 목록 확인
!ls
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2. 파일처리
•
파일쓰기
%%writefile test.py
print('hello world!')
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# 위에서 생성한 test.py가 조회된다.
!ls
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•
파이썬 코드 실행
#test.py 실행시키기
%run test.py
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•
파일 다운로드
from google.colab import files
# 브라우저에 다운로드 됨을 확인할 수 있다.
files.download('test.py')
Python
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•
파일 업로드
# 파일선택 버튼을 클릭하면 PC 내 파일을 선택할 수 있는 다이얼로그 창이 뜬다.
# 리턴값을 받는 변수인 myupload라는 이름의 디렉토리가 생성된다.
myupload = files.upload()
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3. 구글드라이브 연동
•
현재 디렉토리 위치 및 목록 확인
import os
print(os.getcwd())
!ls
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•
구글드라이브 연동
# 실행시 등장하는 URL을 클릭하여 허용해주면 인증KEY가 나타난다.
# 복사하여 URL아래 빈칸에 붙여넣으면 마운트에 성공하게된다.
from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive/')
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with open('/content/gdrive/My Drive/hello.txt', 'w') as f:
f.write('Hello Google Drive colab !')
!cat /content/gdrive/My\ Drive/hello.txt
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Hello Google Drive colab !
이 나오면 정상적으로 된 것.
위와 같이 file이 생성될 것.
# 해당 드라이브로 이동
# 내 드라이브는 원격서버가 아니라 로컬서버로 간주하므로 명령어 실행시 앞단에 !를 붙이지 않는다.
cd /content/gdrive/MyDrive
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# 내드라이브의 전체 목록이 나타난다.
!ls
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4. 기타
•
상단의 OS 모델에서 확인했듯이 우분투의 apt-get 명령어를 활용하여 다양한 설치가 가능하다.
•
Pytorch 등이 이용가능하며 텐서플로우 또한 다른버전을 설치하여 사용할 수 있다.
•
구글 BigQuery 사용가능(pd.read_gbq 함수 활용하여 SQL실행)
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Kaggle 연동 가능
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REST API- BytesIO 연동 가능