在 Google Colab 中运行教程#
在 Google Colab 中运行教程时，为了使教程能够正常运行，您可能需要满足一些额外的要求和依赖项。本节包含有关如何配置各种设置以在 Google Colab 中成功运行 PyTorch 教程的说明。
Google Colab 中的 PyTorch 版本#
当您运行的教程需要刚发布的 PyTorch 版本时，该版本可能尚未在 Google Colab 中提供。要检查您是否安装了所需的 torch 和兼容的领域库，请运行 !pip list。
如果安装的 PyTorch 版本低于要求，请通过运行以下命令将其卸载并重新安装
!pip3 uninstall --yes torch torchaudio torchvision torchtext torchdata
!pip3 install torch torchaudio torchvision torchtext torchdata
在 Colab 中使用 Google Drive 中的教程数据#
我们在教程中添加了一项新功能，允许用户在 Google Colab 中打开与教程相关的 notebook。对于更复杂的教程，您可能需要将数据复制到您的 Google Drive 账户中才能使其正常运行。
在本示例中，我们将演示如何更改 Colab 中的 notebook 以配合聊天机器人教程（Chatbot Tutorial）。为此，您首先需要登录 Google Drive。（有关如何在 Colab 中访问数据的完整说明，您可以查看其示例 notebook 此处。）
首先，在浏览器中打开聊天机器人教程（Chatbot Tutorial）。
在页面顶部点击 Run in Google Colab。
该文件将在 Colab 中打开。
如果您选择 Runtime（运行时），然后选择 Run All（全部运行），您会收到一个错误，因为找不到文件。
要解决此问题，我们将所需的库文件复制到我们的 Google Drive 账户中。
登录 Google Drive。
在 Google Drive 中，创建一个名为
data的文件夹，并在其下创建一个名为cornell的子文件夹。访问 Cornell Movie Dialogs Corpus 并下载 movie-corpus ZIP 文件。
在您的本地机器上解压缩该文件。
将文件
utterances.jsonl复制到您在 Google Drive 中创建的data/cornell文件夹中。
现在我们需要在 Colab 中编辑文件，使其指向 Google Drive 上的文件。
在 Colab 中，将以下内容添加到代码部分的顶部，位于以 corpus\_name 开头的行之上
from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')
更改随后的两行
将
corpus\_name的值更改为"cornell"。将以
corpus开头的行更改为以下内容
corpus = os.path.join("/content/gdrive/My Drive/data", corpus_name)
我们现在指向了上传到 Drive 的文件。
现在，当您点击代码部分的 Run cell（运行单元格）按钮时，系统会提示您授权 Google Drive，您将获得一个授权码。将该代码粘贴到 Colab 的提示符中，一切就绪了。
通过 Runtime / Run All 菜单命令重新运行 notebook，您将看到它正在处理。（请注意，此教程运行时间较长。）
希望这个示例能为您在 Colab 中运行一些更复杂的教程提供一个良好的起点。随着我们在 PyTorch 教程网站上对 Colab 使用的演进，我们将寻求让用户更轻松地使用它的方法。
启用 CUDA#
某些教程需要启用 CUDA 的设备（NVIDIA GPU），这涉及在执行教程之前更改运行时类型。要在 Google Colab 中更改运行时，请在顶部下拉菜单中选择 Runtime（运行时），然后选择 Change runtime type（更改运行时类型）。在 Hardware accelerator（硬件加速器）下，选择 T4 GPU，然后点击 Save（保存）。