在Google Colab中运行教程¶
当您在Google Colab中运行教程时，可能需要满足一些额外的要求和依赖项以确保教程能够正常运行。本节包含有关如何配置各种设置以成功运行PyTorch教程的说明。
Google Colab中的PyTorch版本¶
当您运行需要最新发布版本的PyTorch的教程时，该版本可能尚未在Google Colab中可用。要检查您是否安装了所需的``torch``及兼容的领域库，请运行``!pip list``。
如果安装的PyTorch版本低于要求，请执行以下命令卸载并重新安装：
!pip3 uninstall --yes torch torchaudio torchvision torchtext torchdata
!pip3 install torch torchaudio torchvision torchtext torchdata
在Colab中使用Google驱动器中的教程数据¶
我们为教程添加了一项新功能，允许用户在Google Colab中打开与教程相关的笔记本。您可能需要将数据复制到您的Google驱动器账号中，以使更复杂的教程工作。
在此示例中，我们将演示如何更改Colab中的笔记本以适应聊天机器人教程。为此，您首先需要登录到Google驱动器。（有关如何在Colab中访问数据的完整说明，可以查看他们的示例笔记本`here <https://colab.research.google.com/notebooks/io.ipynb#scrollTo=XDg9OBaYqRMd>`__。）
首先在浏览器中打开`Chatbot Tutorial <https://pytorch.org/tutorials/beginner/chatbot_tutorial.html>`__。
在页面顶部点击**Run in Google Colab**。
文件将在Colab中打开。
如果选择**Runtime**，然后选择**Run All**，您会看到文件无法找到的错误。
为了解决此问题，我们将需要将所需文件复制到我们的Google驱动器账号中。
登录Google驱动器。
在Google驱动器中创建一个名为``data``的文件夹，并包含一个名为``cornell``的子文件夹。
访问Cornell Movie Dialogs Corpus并下载电影语料库ZIP文件。
在本地计算机上解压文件。
将文件``utterances.jsonl``复制到您在Google驱动器中创建的``data/cornell``文件夹中。
接下来，我们需要编辑Colab中的文件以指向Google驱动器上的文件。
在Colab中，将以下内容添加到代码部分的顶部，位于``corpus_name``所在的行上方：
from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')
更改以下两行：
将``corpus_name``值更改为``”cornell”``。
更改以``corpus``开头的行如下所示：
corpus = os.path.join("/content/gdrive/My Drive/data", corpus_name)
我们现在指向上传到驱动器的文件。
现在当您单击该代码部分的**运行单元格**按钮时，系统会提示您授权Google驱动器，并会为您提供授权代码。将代码粘贴到Colab中的提示框中，设置即可完成。
从**Runtime** / **Run All**菜单命令再次运行笔记本，您会看到它开始处理。（请注意，这个教程运行时间较长。）
希望这个示例能够为您在 Colab 中运行一些更复杂的教程提供一个良好的起点。随着我们在 PyTorch 教程网站上对 Colab 的使用不断发展，我们会考虑为用户提供更简单的使用方式。
启用 CUDA¶
一些教程需要使用支持 CUDA 的设备（NVIDIA GPU），这需要在运行教程之前更改运行时类型。在 Google Colab 中，可以在顶部下拉菜单中选择 Runtime，然后选择 Change runtime type。在 Hardware accelerator 下选择 T4 GPU，然后点击 Save。
