Colaboratory 是免费的 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。关键是还有免费的GPU可以使用！用Colab训练PyTorch神经网络步骤如下：
1：新建Colab文件
Colab是在Google硬盘上面运行的，所以，需要到Google硬盘上面新建Colaboratory文件，并进行关联，文件是以ipynb结尾的Jupyter笔记本。下面有一些Jupyter笔记本的使用技巧，可以帮你更好的使用这个环境：
直接运行python代码
import randomx = random.random()print(x)
以 !开头的命令可以执行操作系统的指令
! pwd! ls! cd .. # 切换了外面的工作目录，但是不切换当前程序的工作目录
以 %开头的命令表示魔法指令
%matplotlib inline # 内嵌画图%cd .. # 切换当前程序的工作目录，作用和os.chdir(path) 相同
2：安装pytorch
安装方法一：
! pip3 install torch torchvision # 省事
安装方法二：
! uname -a # 查看系统 x86_64 GNU/Linux! python --version # 查看python版本 Python 3.6.7! nvcc --version # 查看cuda版本 release 9.2, V9.2.148
在pytoch找到合适的版本，进行安装
! pip install https://download.pytorch.org/whl/cu92/torch-0.4.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl! pip install torchvision
3：挂载Google硬盘
在运行代码的时候需要从Google硬盘读取数据，需要将结果保存到硬盘当中，这个时候需要进行挂载，期间需要输入一个验证码。
from google.colab import drivedrive.mount('/content/drive/') # 将google硬盘挂载在/comtent/drive/目录上面 4：设置GPU
只需要在笔记本中的：修改->笔记本设置 当中就可以找到GPU选项。
5：编写代码，进行训练
直接编写代码进行训练，要注意当前的工作目录，可以使用%cd path 进行切换
如何执行python文件？
当然你也可以不用Jupyter笔记本，使用以.py结尾的python文件，这个时候只需要执行下面的代码。我没有测试在这种情况下是否能够时候用GPU。
! python test.py