머신러닝 테스트를 위한 Google Colab과 Google Drive 연동하기

이번에는 머신러닝 테스트를 위해 Google Colab(Colaboratory)와 Google Drive를 연동하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

 

Google Colab 알아보기

- Google Colaboratory의 약어입니다

- Google Cloud 환경에서 동작하는 Jupyter Notebook으로 Jupyter Notebook UI 및 기능을 제공합니다

- 머신러닝을 위한 GPU 및 TPU 무료로 제공합니다(한 번에 12시간)

- 별도의 파이썬 설치 없이 웹 브라우저 상에서 Jupyter Notebook과 같은 작업 수행이 가능합니다

  numpy, pandas, matplotblib, scikit-learn, tensorflow 등 패키지들이 미리 설치되어 있는 환경입니다

- Google Docs나 Spread Sheetd 등과 같은 방식으로 공유과 편집이 실시간으로 가능합니다

 

Google Drive 연동하기

01. Goolge Colab 접속: colab.research.google.com

02. 문서 만들기: 파일 > 새 노트

03. 연동을 위한 라이브러리 import: from goole.colab import drive

04. 연동을 위한 코드 실행: drive.mount('content/gdrive/')

05. 계정 권한 허용: Go to this URL in a browser > 링크 클릭 > 계정 엑세스 허용 > 코드 복사 > Enter your authorization code: > 붙여넣기

06. 드라이브 마운트 확인: Mounted at /content/gdrive/가 뜨면 마운트 성공

06번까지 수행했을 때 이제 마운트를 통해 쓰기가 가능한 Google Drive의 경로는 "/content/gdrive/My Dirve/(Goolge Drive의 내 드라이브)"입니다.

07. 연동 테스트: hello.txt를 생성하고 출력해봅니다.

저는 테스트를 위해 "colab_test"라는 별도의 폴더를 하나 만들어줬습니다.

with open('content/gdrive/My Drive/colab_test/hello.txt','w') as f:
 f write('Hello Google Drive colab')
!cat /content/gdrive/My\ Drive/colab_test/hello.txt

별로 어렵지 않게 환경을 구축해볼 수 있었습니다. 

 

이상 Google Colab(Colaboratory)와 Google Drive를 연동하는 방법에 대해서 알아보았습니다. 감사합니다.