【10分完了】Google Colaboratoryのインストール法・使い方

この悩みを解決していきます。

 

Google Colaboratoryとは

Google Colaboratory(Colab)は、Googleのブラウザから、Pythonを実行することができるクラウド型実行環境です。

主なメリットは以下の4つです。

現段階で『ライブラリ？』、『GPUってなんだ？』という方はとりあえず、『機械学習に必要なものが最初から導入されていて便利』と思っておいてください。

 

詳細は下記の動画を参考にしてください。

 

 

Google Colabのインストール方法

 

以下のステップでGoogle Colabをインストールしていきます。

10分程度で作業は終了します。

 

Google アカウントを作成

 

Googleをアカウントを持っていない方は、下のボタンからGoogle アカウントを作成しましょう。

Google アカウントの作成はこちら

 

Google ドライブにGoogle Colaboratoryを追加

 

まずは、Googleドライブにアクセスしましょう。

使ったことがない方は、下のボタンをクリックし移動しましょう。

Google ドライブに移動

 

下の画面に移動します。

『ドライブに移動』をクリックしてください。

『新規』をクリックしてください。

『その他』→ 『アプリを追加』をクリックしてください。

上の検索欄に『Colaboratory』と入力してください。

上の画面の指定箇所をクリックしてください。

『インストール』をクリックしてください。

この画面が表示されたら、『続行』をクリックしましょう。

『OK』をクリックしましょう。

『完了』をクリックしたらインストール完了です。

 

Google Colabにアクセス

 

インストールが完了したので、Google Colabにアクセスしましょう。

『新規』→ 『その他』 → 『Google Colaboratory』をクリックしましょう。

 

これで、Pythonを入力できるnotebookを表示することができました。

Google Colabratoryのインストールは終了です。

 

Google Colabの注意点

 

Google Colaboratoryには、『90分ルールと12時間ルール』と呼ばれる以下の制約があります。

12時間ルールは、深層学習など学習時間の長いコードを実行する際には、大きな問題になります。

そのためにも、長期的な学習を行う場合は、定期的に学習の結果をGoogle Driveに保存するようにしましょう。

 

content内のファイルについて

 

Google Colabでは、/content. というdriveとは別の場所でnotebookが実行されています。

そのため、Notebookのセッションが切れるとcontent 内に保存したデータやモデルは全て消えてしまいます。

しかし、Notebookからdriveをマウントして、drive上のフォルダにデータを保存すれば、問題は解決します（この方法は、この後詳しく説明します）

 

Google Colaboratoryの使い方（Tips）

ここからは、Google Colaboratoryの追加機能についてまとめておきます。

どれも覚えておくと便利なので習得すると良いです。

 

Google Drive上のファイルにアクセスする方法

 

Google Drive上のファイルにアクセスする方法は、主に二つの方法があります。

ここからは、二つの方法を画像を使いながら解説していきます。

Authorization codeを入力する方法

 

セルに以下を入力し実行してください。

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

 

 

表示されているURLをクリックすると、認証コード取得画面に移動します。

 

使用したいGoogleドライブのアカウントをクリックしてください。

認証コードを取得するために、信頼性を許可する必要があります。

問題がなければ、赤枠で囲まれている『許可』をクリックしてください。

右の四角をクリックし、認証コードをコピーしましょう。

コピーしたら、Google Colabに戻りましょう。

 

『Enter your authorization code: 』の下にコピーした認証コードを貼り付けることで指定したアカウントのGoogleドライブ上のファイルをインポートすることができるようになります。

 

Google Colabのフォルダ画面からGoogle Driveを利用する方法

 

もう一つの方法は、Google Colabを開いているアカウントのGoogleドライブにアクセスする際に有効な方法です。

上述の認証コードを取得する方法よりも高速にできます。

では早速、説明していきます。

赤枠を番号順にクリックしてください。

 

『GOOGLE ドライブに接続』をクリックすることで、Googleドライブ上のファイルにアクセスできるようになります。

 

ArgumentParserのコマンド引数を変換方法

 

深層学習の論文実装は、ArgumentParserを用いてコマンドライン引数を設定する実装が多いです。

しかし、GPU環境がない場合は、Google Colabで動作確認することになると思います。

ここでは、ArgumentParserのコードをGoogle Colabでも動くように変換する方法を紹介します（完全に細かいオプションはカバーできませんがおおよそのコードは下記の方法でとりあえずは動くようになります）

 

• ArgmentParserのコード

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--arg1', type=str, default='test', help='text')
# flag引数 (指定するとTrue)
parser.add_argument('--flag', action='store_true')
args = parser.parse_args()

• Google Colab用に変換したコード

class args():
    def __init__(self):
        self.arg1="test"
        self.flag=False
args=args()

参考: argparseなソースコードをgoogle colaboratoryで動かすとき

 

コード（セル）終了の通知音を鳴らす方法

 

下記のコードで通知音を鳴らす関数を定義してください。

from google.colab import output
def notif():
  output.eval_js('new Audio("https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/0/05/Beep-09.ogg").play()') 

参考 : Is there a way to make Colab give an Audio Notification when cell has finished running

 

あとは、実行したいコードの最後に『notif()』と入力することで、通知音を鳴らすことができます。

 

まとめ

 

今回は、Google Colaboratoryの基本的な導入方法と使い方について解説しました。

Google ColabはGPUも使用できるため、低コスト・高速で機械学習を実装するには、必要不可欠な存在です。

皆さんも、導入しておくことを進めます。

 

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