欢迎使用 Colaboratory！

Colaboratory 是免费的 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。要了解更多信息，请参阅我们的常见问题解答。

使用入门

重要功能

执行 TensorFlow 代码

链接文字借助 Colaboratory，您只需点击一下鼠标，即可在浏览器中执行 TensorFlow 代码。下面的示例展示了两个矩阵相加的情况。

$\begin{bmatrix}

& 1. & 1. \
& 1. & 1. \ \end{bmatrix} + \begin{bmatrix}
& 2. & 3. \
& 5. & 6. \ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix}
& 3. & 4. \
& 6. & 7. \ \end{bmatrix}$



In [1]:

    
import tensorflow as tf

input1 = tf.ones((2, 3))
input2 = tf.reshape(tf.range(1, 7, dtype=tf.float32), (2, 3))
output = input1 + input2

with tf.Session():
  result = output.eval()
result









    Out[1]:





array([[2., 3., 4.],
       [5., 6., 7.]], dtype=float32)

GitHub

您可以通过依次转到“文件”>“在 GitHub 中保存一份副本…”，保存一个 Colab 笔记本副本

只需在 colab.research.google.com/github/ 后面加上路径，即可在 GitHub 上加载任何 .ipynb。例如，将在 GitHub 上加载此 .ipynb。

可视化

Colaboratory 包含很多已被广泛使用的库（例如 matplotlib），因而能够简化数据的可视化过程。



In [0]:

    
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(20)
y = [x_i + np.random.randn(1) for x_i in x]
a, b = np.polyfit(x, y, 1)
_ = plt.plot(x, y, 'o', np.arange(20), a*np.arange(20)+b, '-')

想使用新的库？请在笔记本的顶部通过 pip install 命令安装该库。然后，您就可以在笔记本的任何其他位置使用该库。要了解导入常用库的方法，请参阅导入库示例笔记本。



In [0]:

    
!pip install -q matplotlib-venn

from matplotlib_venn import venn2
_ = venn2(subsets = (3, 2, 1))

本地运行时支持

Colab 支持连接本地计算机上的 Jupyter 运行时。有关详情，请参阅我们的文档。