【发布时间】：2018-09-01 19:54:24
【问题描述】：
使用 Google Colab 的用例有哪些？我的意思是我理解它与 Tensorflow 很好地结合，但为什么有人会更喜欢它而不是 Jupyter notebook？
【问题讨论】：
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似乎也是闭源：*.com/questions/50194637/…
标签： jupyter-notebook google-colaboratory
【发布时间】：2018-09-01 19:54:24
【问题描述】：
我使用 Colab 的原因
- 在任何计算机上工作。所有笔记本都保存在 Google 云端硬盘中。
- 不用担心
conda create env会弄乱您的目录 - 轻松分享给某人或所有人。就像 Google 文档一样。
- 自动历史记录和版本控制
- 免费 GPU（以及截至 2018 年 9 月 29 日的 TPU）
- 表单小部件简单易用
- 良好的默认值
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%matplotlib inline不需要 - 可折叠大纲（无需安装）
- 更简洁的界面（我更喜欢它而不是原版 Jupyter）
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【讨论】：
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可折叠的轮廓实际上是一些笔记本扩展，也可以在本地安装吗？
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@matanster 是的，它被称为“可折叠标题”。它可以作为一个可以安装的笔记本扩展提供。
顾名思义，Google Colab 的产品支持 collaboration。它也可以在 Google 服务器上运行，您无需安装任何东西。此外，这些笔记本会保存到您的 Google Drive 帐户中。
如果您只是在玩玩或在 personal projects 上工作，Jupyter 可以正常工作。如果您想构建 commercial-grade models 并将它们部署到生产环境，Codelab 提供了您需要的全生命周期方法。
保存到 Google 云端硬盘，让您还可以共享并让多人同时处理同一个文档。可折叠的部分和部分树。 像滑块这样的交互式小部件。
Scratch cell: 用于运行测试代码但未保存在笔记本中的单元格。
代码sn-ps
pdb debugger support
但运行时受到更多限制，因为 Jupyter 只是一台机器的 Web UI，您可以在其上实际安装所需的任何东西
Google Codelab 是一个 full-lifecycle workbench，它可以帮助您构建/部署/扩展您的模型，而这正是笔记本无法做到的。
使用 Codelab，您可以can prototype your model locally with scikit-learn 或 TensorFlow，然后将其移动到云中/在具有庞大数据集的云中进行训练。
虽然 Jupyter 是 Colaboratory 所基于的开源项目。 Colaboratory 允许您使用 Jupyter 笔记本并与他人共享，而无需在您自己的计算机上下载、安装或运行除浏览器之外的任何东西。
除此之外，它还有一整套用于与其他云服务交互的库，尤其是 BigQuery。
【讨论】：
更棒的是，您可以连续 12 小时免费使用 GPU！这对于研究数据科学尤其是在资源匮乏的社区中确实非常有用。
【讨论】：
我从事的是非编程工作，我不想在我的工作计算机上安装所有东西来为 Jupyter 设置它。使用 Google Colab，我无需进行任何安装即可开始工作，并与无法自行安装任何东西的非技术同事共享我的脚本。
【讨论】：