Google Colaboratoryの使い方まとめ

Google Colaboratoryを使えば、ブラウザ上にPython等の実行環境をカンタンに構築できます。
（Pythonやその他の言語でコードを記述して実行できるインタラクティブな環境です）

それ以外にも導入するメリットが多いので、一つずつ説明していきます。
https://colab.research.google.com/

Python やその他の言語でコードを記述して実行できるインタラクティブな環境です。

Jupyter notebook環境

Colaboratoryは、Jupyter notebookを元としたオープンソースプロジェクト。
※Jupyter notebookは、拡張された対話型実行環境。Pythonを個別に実行し結果をすぐに導き出せるので、とても便利です。

Jupyter notebookは環境構築が面倒です。Google Colaboratoryを使用することで、ブラウザ上にJupyter ノートブック環境作成が完了しています。

機械学習ライブラリ

Google Colaboratoryには、機械学習に必要なライブラリがインストールされています。
以下のライブラリは全てインストール済みです。
numpy　matplotlib　pandas　seaborn　Tensorflow

使い方

左側の上部、四つのボタンの使い方です。

・コード
新しいコードを入力できるセルを追加
コードを実行するには、セル左上の▶︎を押すか、（macの場合）コマンド+リターンで実行します。

・テキスト
新しいテキスト（コメント）をを入力できるセルを追加
・上／下の矢印
セルを上下移動

GPU環境

Google Colaboratoryは、GPU環境も用意されています。
使用するには、
［編集］［ノートブックの設定］で、
ハードウエアアクセラレータで［GPU］を選択します。

注意事項：
GPU はどうすれば使用できますか？GPU を使用できないことがあるのはなぜですか？
Colaboratory はインタラクティブな使用を想定しています。特に GPU を使った、バックグラウンドでの時間のかかる計算は停止することがあります。仮想通貨マイニングには Colaboratory を使用しないでください。そうした用途での使用はサポートされておらず、サービスを利用できなくなる可能性があります。Colaboratory の UI で連続した計算や時間のかかる計算を実行する場合は、ローカル ランタイムの使用をおすすめします。
https://research.google.com/colaboratory/faq.html#gpu-availability

無料

Google Colaboratoryの驚くべきところは、GPUを含めて、無料で利用が可能な点。
使用できるGPUは、NVIDIA Tesla K80（Amazonでの価格:￥986,000！）、非常に高価なデバイス。

アイドル状態が90分続くと停止、連続使用は最大12時間、といった条件がつきますが。

それでも一般的な用途には十分以上に活用できる環境です。