在 Google Colab 中執行教程¶
在 Google Colab 中執行教程時，可能需要滿足額外的要求和依賴項才能使教程正常工作。本節包含關於如何配置各種設定以便在 Google Colab 中成功執行 PyTorch 教程的注意事項。
Google Colab 中的 PyTorch 版本¶
當執行需要剛剛釋出的 PyTorch 版本時，該版本可能尚未在 Google Colab 中提供。要檢查是否已安裝所需的 torch 和相容的領域庫，請執行 !pip list。
如果安裝的 PyTorch 版本低於要求，請透過執行以下命令解除安裝並重新安裝
!pip3 uninstall --yes torch torchaudio torchvision torchtext torchdata
!pip3 install torch torchaudio torchvision torchtext torchdata
在 Colab 中使用來自 Google Drive 的教程資料¶
我們為教程添加了一項新功能，允許使用者在 Google Colab 中開啟與教程關聯的 notebook。您可能需要將資料複製到您的 Google Drive 帳戶，以便執行更復雜的教程。
在本例中，我們將演示如何更改 Colab 中的 notebook 以便使用聊天機器人教程。為此，您首先需要登入 Google Drive。（有關如何在 Colab 中訪問資料的完整說明，您可以在此處檢視他們的示例 notebook。）
要開始，請在瀏覽器中開啟聊天機器人教程。
在頁面頂部點選在 Google Colab 中執行。
檔案將在 Colab 中開啟。
如果您選擇執行時，然後選擇全部執行，將會因為找不到檔案而出現錯誤。
為了解決此問題，我們將所需檔案複製到我們的 Google Drive 帳戶中。
登入 Google Drive。
在 Google Drive 中，建立一個名為
data的資料夾，並在其中建立一個名為cornell的子資料夾。訪問 Cornell Movie Dialogs Corpus 並下載 movie-corpus ZIP 檔案。
在本地機器上解壓檔案。
將檔案
utterances.jsonl複製到您在 Google Drive 中建立的data/cornell資料夾中。
現在，我們需要編輯 Colab 中的檔案，使其指向 Google Drive 上的檔案。
在 Colab 中，在以 corpus\_name 開頭的行上方，將以下內容新增到程式碼部分的頂部
from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')
更改後面的兩行
將
corpus\_name的值更改為"cornell"。將以
corpus開頭的行更改為
corpus = os.path.join("/content/gdrive/My Drive/data", corpus_name)
我們現在指向了我們上傳到 Drive 的檔案。
現在，當您點選程式碼部分的執行單元按鈕時，系統會提示您授權 Google Drive 並獲取授權碼。將授權碼貼上到 Colab 的提示框中即可。
從執行時 / 全部執行選單命令重新執行 notebook，您將看到它開始處理。（請注意，此教程執行時間較長。）
希望這個示例能為您在 Colab 中執行一些更復雜的教程提供一個良好的起點。隨著我們在 PyTorch 教程網站上改進對 Colab 的使用，我們將尋求使這變得對使用者更容易的方法。
啟用 CUDA¶
有些教程需要啟用 CUDA 的裝置 (NVIDIA GPU)，這需要在執行教程之前更改執行時型別。要在 Google Colab 中更改執行時，請在頂部下拉選單中選擇執行時，然後選擇更改執行時型別。在硬體加速器下，選擇 T4 GPU，然後點選 Save。
