Google Colab:本地运行时使用

有抱负的1

我目前正在使用google-colab,在入门页面上,我们看到:

本地运行时支持Colab支持连接到本地计算机上的Jupyter运行时。有关更多信息,请参见我们的文档

因此,当我看到文档时,我使用连接的选项卡将colab笔记本连接到本地运行时,以及安装后等。

当我访问内存信息时:

!cat /proc/meminfo

输出如下:

    MemTotal:        3924628 kB
MemFree:          245948 kB
MemAvailable:    1473096 kB
Buffers:          168560 kB
Cached:          1280300 kB
SwapCached:        20736 kB
Active:          2135932 kB
Inactive:         991300 kB
Active(anon):    1397156 kB
Inactive(anon):   560124 kB
Active(file):     738776 kB
Inactive(file):   431176 kB
Unevictable:         528 kB
Mlocked:             528 kB

我的PC的内存信息是什么,因此可以确定笔记本电脑访问了我的PC吗?和我当地的Jupyter笔记本有什么不同?现在,我无法使用13 Gig的高内存环境,也无法访问GPU。

如果有人可以解释会很好!

鲍勃·史密斯

将Colab与本地后端一起使用的主要优点来自基于驱动器的笔记本存储:驱动器注释,ACL和基于链接的成品笔记本轻松共享。

使用Jupyter时,共享笔记本需要共享文件。而且,从不同的计算机访问笔记本电脑需要安装Jupyter,而不是加载网站。

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