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1.3.Google Colab：適合 Python 初學者的雲端開發環境

隨著 Python 成為機器學習、數據分析和人工智慧領域的主要編程語言，如何快速上手並開始開發成為許多初學者關注的問題。對於那些不想在本地設置開發環境的人來說，Google Colaboratory（簡稱 Colab）是一個非常理想的解決方案。因此，如果你是完全的初學者，建議一開始先不要急著在本地端架設環境，而是利用免費的雲端資源。這樣可以讓你專注於學習 Python，而不必為環境設定而煩惱。

什麼是 Google Colaboratory？

Google Colaboratory 是一個免費的雲端編程環境，它基於 Jupyter Notebook，讓用戶可以在線編寫和執行 Python 程式，無需本地設置 Python 環境。Colab 提供強大的計算資源，包括免費的 GPU 和 TPU 支持，非常適合用來進行機器學習模型訓練、數據分析以及其他高計算需求的工作。

為什麼 Colab 適合初學者？

  1. 免安裝：

  2. Colab 是基於雲端的，這意味著你不需要安裝任何軟體或進行任何複雜的配置。只要有網頁瀏覽器和 Google 帳戶，就能隨時隨地開始編寫程式。

  3. 簡單易用的界面：

  4. Colab 界面直觀，基於 Jupyter Notebook 的形式非常適合初學者。你可以將程式碼分段編寫、執行，並即時看到結果。同時還支持文字、圖片、數據表格的展示，便於編寫教學筆記或說明文件。

  5. 即時執行結果：

  6. 你可以在 Notebook 中分段執行程式碼，看到即時結果，這對於學習和理解 Python 語法和機器學習概念非常有幫助。即使程式碼出錯，你也可以只修改那一小段，再次執行即可，無需重新運行整個程式。

  7. 支援 GPU/TPU：

  8. 對於需要大量計算資源的任務，如訓練深度學習模型，Colab 提供免費的 GPU 和 TPU 資源，這對於本地無法提供足夠計算能力的初學者來說，是非常實用的功能。

  9. 與 Google 雲端硬碟整合：

  10. Colab 與 Google 雲端硬碟無縫整合，你可以方便地存儲和管理 Notebook，隨時從雲端打開、修改、分享你的專案。

Colab 的常見應用場景

  1. Python 語法學習：

  2. 初學者可以利用 Colab 實時學習和執行 Python 語法，從簡單的數據結構、條件語句、迴圈到函數，逐步掌握編程技能。

  3. 資料分析與視覺化：

  4. Colab 支持多種 Python 數據分析庫，如 Pandas、NumPy、Matplotlib 等。你可以使用 Colab 進行數據清理、處理和可視化，並即時查看分析結果。

  5. 機器學習與深度學習實驗：

  6. 對於那些想進行機器學習或深度學習的初學者，Colab 提供了 TensorFlow、Keras 等框架的支持。你可以利用其強大的 GPU 資源，進行模型訓練和測試，而不需要昂貴的硬體設備。

  7. 教學與演示：

  8. Colab 支持在 Notebook 中嵌入文字說明、圖片和程式碼，非常適合用來撰寫教學筆記或進行實作演示。

如何開始使用 Colab？

首先開啟 Chrome 瀏覽器(推薦)，接著登錄你的 Google 帳戶。這裡提供一個範例程式，大家可以依照以下步驟操作，並將副本保存到自己的雲端硬碟中。這樣你就可以自由地修改程式，並保存你的程式碼。

將範例程式副本到自己的雲端硬碟後，程式碼將會自動保存到你的雲端硬碟中的 Colab Notebooks 資料夾底下，如圖片所示。你可以隨時在這個資料夾內找到你的專案，並進行修改和運行。

在 Google Colaboratory 中，預設的運算資源是使用 CPU。如果你的專案需要更高的計算能力，例如訓練深度學習模型，可能會需要使用到 GPU 或 TPU。首先，點選頂部選單中的 Runtime（執行階段）。 接著，選擇 Change runtime type（更改執行階段類型）。 在彈出的設定視窗中，你可以將 Hardware accelerator（硬體加速器） 設定為 GPU 或 TPU。 設定完成後，點擊 Save（保存），這樣就可以開始使用 GPU 或 TPU 進行計算。

在 Google Colaboratory 中，GPU 和 TPU 運算資源是免費提供的，但有一定的使用限制和配額。

免費使用 GPU 和 TPU 的配額

  1. GPU：
  2. Colab 提供 Tesla K80、T4 等類型的 GPU 供用戶使用。 免費用戶每天的使用時間限制約為 12 小時（具體使用時間會隨著系統負載情況調整）。

  3. 連續使用 GPU 超過一定時間後，可能需要間隔一段時間再繼續使用。

  4. TPU：

  5. TPU 主要用於加速深度學習模型訓練，如使用 TensorFlow 和 Keras。
  6. 免費用戶同樣享有一定時間的 TPU 使用配額，通常與 GPU 類似，每天有數小時的限制。

注意事項：

  • Colab 的免費資源是根據用戶的需求動態分配的，因此如果某些時間點系統資源緊張，使用時間可能會縮短。
  • 如果需要更多的計算資源或穩定的 GPU/TPU 使用時間，可以考慮升級到 Colab Pro 或 Colab Pro+，這會提供更長的運算時間、更快的 GPU/TPU 以及更大的 RAM 容量。

Colab Notebook環境介紹

如果想建立一個新的空白專案。可以從 Google Colab 點擊「新建筆記本」即可創建一個新的 Jupyter Notebook，開始你的 Python 開發。

基本元素

在 Google Colaboratory（Colab）中，cell 是 Jupyter Notebook 的基本單位，每個 cell 都可以包含程式碼或文字。Colab 的 Notebook 主要由兩大元素組成：Code（程式碼）cell 和 Text（文字）cell。

  1. Code（程式碼）cell：
  2. Code cell 用來編寫和執行 Python 程式碼。當你在這個 cell 中輸入程式碼並運行後，Colab 會即時執行該程式，並在下方顯示運行結果。這讓你能夠即時測試程式碼，方便進行開發和學習。

可以直接在程式區塊中輸入 Python 程式碼，並按下 Shift + Enter 鍵執行程式，又或是點選每個cell左側執行按鈕，執行並即時查看運行結果。

  1. Text（文字）cell：
  2. Text cell 用來撰寫說明、描述或標註，支援使用 Markdown 語法進行排版。這讓你能夠在 Notebook 中清晰地記錄程式邏輯、步驟或教學內容，讓程式和說明可以融合在一起，便於教學和共享。

連動 Google Drive

由於 Colab 是 Google 的服務，因此它能夠方便地與 Google 雲端硬碟整合，讓你可以輕鬆地在 Colab 中新增、刪除或修改檔案。只需簡單幾步，即可將 Colab 與 Google Drive 連動：

  1. 掛接雲端硬碟：點擊 Colab 左側的按鈕，選擇連動 Google 雲端硬碟，這樣就可以開始進行檔案的存取。

  2. 開啟權限：點擊按鈕後，會彈出一個要求授權的視窗，點選「連線至 Google 雲端硬碟」，允許 Colab 存取你的雲端硬碟資料。

  3. 確認掛接成功：在左側清單中看到 Google 雲端硬碟的資料夾後，表示 Colab 已經成功連接，現在可以開始在 Notebook 中操作雲端硬碟的檔案。

  4. 測試連動：你可以將以下程式碼貼入 Colab，執行後會在雲端硬碟的 Colab Notebooks 資料夾中創建一個名為 test.txt 的文件，內容是「Hello Google Drive!」：

小結

Google Colaboratory 是一個適合 Python 初學者的理想工具，無需配置本地開發環境，簡單易用且具備強大的雲端計算資源。無論是學習 Python 基礎、進行數據分析，還是深入探索機器學習領域，Colab 都能滿足你的需求。最重要的是，它完全免費，讓每個人都能輕鬆入門 Python 編程與 AI 開發。

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