在 Google Colab 中執行教程#
當你在 Google Colab 中執行教程時，可能需要滿足一些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的說明，以便在 Google Colab 中成功執行 PyTorch 教程。
Google Colab 中的 PyTorch 版本#
當你執行一個需要剛剛釋出的 PyTorch 版本的教程時，該版本可能尚未在 Google Colab 中提供。要檢查你是否安裝了所需的 torch 和相容的域庫，請執行 !pip list。
如果安裝的 PyTorch 版本低於要求，請解除安裝並重新安裝，執行以下命令：
!pip3 uninstall --yes torch torchaudio torchvision torchtext torchdata
!pip3 install torch torchaudio torchvision torchtext torchdata
在 Colab 中使用 Google Drive 中的教程資料#
我們在教程中添加了一項新功能，允許使用者在 Google Colab 中開啟與教程相關的 Notebook。為了讓更復雜的教程正常工作，你可能需要將資料複製到你的 Google Drive 帳戶。
在本例中，我們將演示如何修改 Colab 中的 Notebook 以便使用 Chatbot 教程。為此，你首先需要登入 Google Drive。（有關如何訪問 Colab 中資料的完整說明，你可以在此處檢視他們的示例 Notebook。）
要開始，請在瀏覽器中開啟Chatbot 教程。
在頁面頂部點選 在 Google Colab 中執行。
檔案將在 Colab 中開啟。
如果你選擇 執行時，然後選擇 全部執行，你將收到一個錯誤，因為找不到檔案。
為了解決這個問題，我們將把所需檔案複製到我們的 Google Drive 帳戶。
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。
在本地計算機上解壓該檔案。
將
utterances.jsonl檔案複製到你在 Google Drive 中建立的data/cornell資料夾。
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頂部：
from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')
更改接下來的兩行：
將
corpus_name的值更改為"cornell"。更改以
corpus開頭的行，使其如下所示：
corpus = os.path.join("/content/gdrive/My Drive/data", corpus_name)
我們現在指向了上傳到 Drive 的檔案。
現在，當你點選程式碼部分的 執行單元格 按鈕時，系統會提示你授權 Google Drive，你將獲得一個授權碼。將該程式碼貼上到 Colab 中的提示符中，一切就緒。
從 執行時 / 全部執行 選單命令中重新執行 Notebook，你將看到它正在處理。（請注意，此教程需要很長時間才能執行。）
希望這個例子能為你提供一個良好的起點，讓你能夠在 Colab 中執行一些更復雜的教程。隨著我們在 PyTorch 教程網站上對 Colab 的使用不斷發展，我們將尋求方法來為使用者提供更便捷的體驗。
啟用 CUDA#
某些教程需要 CUDA 啟用的裝置（NVIDIA GPU），這涉及到在執行教程之前更改執行時型別。要更改 Google Colab 中的執行時，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 儲存。
