Colaboratory 是一个托管的Jupyter Notebook环境，可以自由使用，不需要安装。你也许已经在《机器学习速成课》、TensorFlow的《eager execution》，或者各种研究文章（如本文）中见过它。我们想给出5个使用技巧：
1.TensorFlow已经预先安装
当你在colab.research.google.com上创建一个新的notebook时，TensorFlow已经预先安装并优化了所使用的硬件。只需 import tensorflow as tf，就可以开始编码了。
2.在代码单元格中设置库和数据依赖关系
创建一个单元格！!pip install 或!apt-get 就像你期望的那样运行。它也使其他人容易重现你的设置。
为了获取训练数据，您可以从以下教程中获取目前比较流行的数据源：BigQuery, Drive, Sheets, or Google Cloud Storage。您还可以使用!命令访问shell，!wget，!pwd等可能对你有所帮助。
3.与Github一起使用
如果你在Github上有一个很好的的.ipynb，很容易创建一个点击链接，让你的读者开始使用它。只需将Github路径添加到colab.research.google.com/github/。例如，colab.research.google.com/github/tensorflow/tensor2tensor/blob/master/tensor2tensor/notebooks/hello_t2t.ipynb将加载在Github上存储的ipynb。
您也可以很容易地保存您的Colab notebook的副本到Github，通过使用 File > Save a copy 到Github…
4.共享编辑
Colab notebook就像谷歌文档和表单一样。它们存储在谷歌驱动器中，可以在协作中共享、编辑和评论。只需点击你创建的任何 notebook 的右上角的共享按钮。
5.硬件加速
默认情况下，colab notebook运行在CPU上。您可以切换到运行GPU的笔记本电脑，通过 Runtime > Change runtime type，然后选择GPU。你也可以有一个colab notebook使用你的本地机器的硬件遵循这些指令。
有关更多技巧，请参阅我们的欢迎notebook，阅读我们的常见问题解答，或者在使用colab（Help > Search code snippets..）时找到有用的代码片段。
原文链接：Colab: An easy way to learn and use TensorFlow
翻译：徐大白
注意：本文归作者所有，未经作者允许，不得转载
