前言

Colab是Google提供的免费的notebook，提供免费的GPU和存储空间使用。虽然GPU设备很好（我这里显示是Tesla T4），可实际计算速度不快，也许是虚拟化或者IO的问题。但是，跑跑示例代码的话还是足够的。

今天我用colab跑示例代码，发现colab下载带宽很足，下载13G的MS-COCO数据集仅花了234s（大概4分钟）。此外，colab还能挂载Google Drive。也就是说我们可以利用colab把文件下载到Google Drive上，然后从Google Drive把文件下载到本地。

详细步骤

  1. 挂载Google Drive，利用Colab提供的挂载代码：

    1
    2
    from google.colab import drive
    drive.mount('/content/drive')

    验证成功后，你的Google Drive就挂载在 /content/drive/My Drive 上了。

  2. Colab下载，这里假设我们要下载MS-COCO数据集：

    1
    2
    3
    4
    5
    # 白嫖colab流量
    image_zip = tf.keras.utils.get_file('/content/drive/My Drive/train2014.zip',
                                        cache_subdir=os.path.abspath('.'),
                                        origin = 'http://images.cocodataset.org/zips/train2014.zip',
                                        extract = False)

    注意：虽然colab显示下载完成，但Google Drive要等待几分钟才能看到文件（如下图），文件越大等待时间越长，因此我猜是文件网络传输的时间。
    img

  3. Google Drive下载，最后再从Drive下载数据集到本地就行了。由于Google Drive是不限速的，所以速度很快（前提是你有一个好用的梯子）。

总结

想要用此法白嫖一定要有个好用的梯子，并且Google Drive有足够的存储空间。

参考

Google Colab