在 Google Colab 中运行教程#
当您在 Google Colab 中运行教程时，可能需要满足额外的要求和依赖项，教程才能正常工作。本节包含有关如何配置各种设置以成功在 Google Colab 中运行 PyTorch 教程的注意事项。
Google Colab 中的 PyTorch 版本#
当您运行需要刚刚发布的 PyTorch 版本的教程时，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#
我们为教程添加了一项新功能，允许用户在 Google Colab 中打开与教程关联的笔记本。您可能需要将数据复制到您的 Google Drive 帐户才能使更复杂的教程正常工作。
在此示例中，我们将演示如何在 Colab 中更改笔记本以使用聊天机器人教程。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，您可以在此处查看其示例笔记本。）
首先在浏览器中打开聊天机器人教程。
在页面顶部单击在 Google Colab 中运行。
文件将在 Colab 中打开。
如果选择运行时，然后选择全部运行，您将收到错误，因为找不到文件。
要解决此问题，我们将把所需的文件复制到我们的 Google Drive 帐户中。
登录 Google Drive。
在 Google Drive 中，创建一个名为
data的文件夹，并在其中创建一个名为cornell的子文件夹。访问康奈尔电影对话语料库并下载 movie-corpus ZIP 文件。
在本地计算机上解压文件。
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，在代码部分的顶部，在以 corpus\_name 开头的行上方添加以下内容
from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')
更改接下来的两行
将
corpus\_name值更改为"cornell"。将以
corpus开头的行更改为
corpus = os.path.join("/content/gdrive/My Drive/data", corpus_name)
我们现在指向已上传到 Drive 的文件。
现在，当您单击代码部分的运行单元格按钮时，系统会提示您授权 Google Drive，您将获得一个授权码。将代码粘贴到 Colab 中的提示符中，您就完成了设置。
从运行时/全部运行菜单命令重新运行笔记本，您将看到它正在处理。（请注意，此教程运行时间较长。）
希望此示例能为您在 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 使用的演变，我们将寻求使这更容易用户使用的方法。
启用 CUDA#
某些教程需要支持 CUDA 的设备（NVIDIA GPU），这需要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运行时，然后选择更改运行时类型。在硬件加速器下，选择 T4 GPU，然后单击 保存。
