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【3分で解決!】Google Colaboratoryの使い方【無料ですぐにPythonを使えます】

【3分で解決!】Google Colaboratoryの使い方【無料ですぐにPythonを使えます】

こんにちは、さすを(@sasuwo0409)です。

先日に下記のツイートをしました。

「プログラムを書いてみたいけど、準備が大変そう、、」

と悩んでいるときは、【Google Colaboratory】がおすすめです🌱✨

Googleアカウントがあればすぐにプログラムを書くことができます🙆‍♂️

プログラムを書き始める前の挫折を0にできるのは大きい😏

#プログラミング

プログラミング初心者のよくある悩みとして、「環境構築」があります。

今回の記事は、そんな環境構築をしないで済む「Google Colaboratory」を使うための設定方法を画像を使ってわかりやすく解説していこうと思います。

この記事を読めば、Google Colaboratoryを使ってPythonを使えるようになります。

それでは本文をどうぞ。

知りたい人
知りたい人

Google Colaboratoryを使ってPythonを書ける環境を作りたいな。

初心者の私でもできるように、分かりやすい説明で教えて欲しいな。

さすを
さすを

これらの悩みを解決します!

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この記事を読むとわかること:

  • Google Colaboratoryの使い方
  • Google Colaboratoryのメリット、デメリット

筆者の情報:

  • 現役システムエンジニア 兼 副業ブロガー
  • 過去に6,000万のPython案件を受注
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1.Google Colaboratoryの使い方【画像で解説します】

Google Colaboratoryを使うためには2つの工程が必要です。

  • その①:Googleアカウントにログインをする
  • その②:Googleドライブにアプリを追加する

その①:Googleアカウントにログインをする

Google Colaboratoryを使うためには、Googleアカウントが必要です。

アカウントを持っていない人は、「Google アカウントの作成」から無料で作れるので作成しましょう。

その②:Googleドライブにアプリを追加する

Googleアカウントの準備ができたら、Googleドライブを開き、Google Colaboratory用のフォルダを作成します。

図1:フォルダ作成手順①
図1:フォルダ作成手順①
図2:フォルダ作成手順②
図2:フォルダ作成手順②

フォルダを作成したら、そのフォルダを開き、「アプリで開く」→「アプリの追加」をクリックします。

図3:アプリの追加手順①
図3:アプリの追加手順①
図4:アプリの追加手順②
図4:アプリの追加手順②

アプリの追加画面の検索窓に「colaboratory」と入力し、検索結果に出てきたColaboratoryをクリック、インストールします。

図5:アプリの追加手順③
図5:アプリの追加手順③
図6:アプリの追加手順④
図6:アプリの追加手順④

インストールが完了したら、「右クリック」→「その他」→「Google Colaboratory」をクリックします。

図7:Google Colaboratoryの準備
図7:Google Colaboratoryの準備

これで、Pythonプログラムを書くための準備が完了しました。

自由にプログラムを書くことができます。

枠内をクリックしてプログラムを書き、実行したいときは再生ボタンをクリックすればOKです。

さすを
さすを

「Ctrl + Enter」でも実行できます!

図8:Google Colaboratoryの実行画面
図8:Google Colaboratoryの実行画面

補足:実行内容が初期化されることがあります

Google Colaboratoryでは、時間が経つと実行した処理がリセットされる「ランタイムリセット」が発生します。ランタイムリセットの発生条件は以下の通りです。

  • 90分ルール:ノートブック上で操作をしなくなってから、90分が経過(無料の場合)
  • 12時間ルール:ノートブックを立ち上げてから12時間が経過

ランタイムリセットが発生した場合、上から順にノートブックを実行していけばOKです。

なお、一括でセルを実行したい場合は「ランタイム」→「すべてのセルを実行」をクリックすればOKです。

図9:一括ランタイム設定手順
図9:一括ランタイム設定手順

機械学習をするならGPUを使おう

Google Colaboratoryでは、本来であれば数万~数十万かかるGPUを無料で使うことができます。

GPUとは:「Graphics Processing Unit」の略で、3Dグラフィックスなどの画像描写を行う際に必要となる計算処理を行う半導体チップ(プロセッサ)のことで計算速度はCPUの数倍速い。

画像処理や機械学習をしてみたい人は、ノートブックの設定をGPUに変更することで、実行処理を高速にすることができます。

GPUに変更する方法は、 「編集」→「ノートブックの設定」をクリックし、ハードウェアアクセラレータをGPUに変更すればOKです。

 図10:GPU設定手順①
図10:GPU設定手順①
図11:GPU設定手順②
図11:GPU設定手順②

共同開発は共有を活用しよう

Google Colaboratoryでは、作成したプログラムを共有することができます。

共有する方法は、 「共有」をクリックし、

①ユーザーを指定して送る

もしくは、

②リンクをコピーして共有したい人に送る

でOKです。

図12:共有手順
図12:共有手順
さすを
さすを

既存のJupyter Notebookと互換性があり、データのインポート・エクスポートもできます!

Pythonでどんなことができるのか知りたい方へ

Pythonを使って作ったものをこちらにまとめました。「何か作ってみたいけど、何を作りたいかわからない」という方は参考にしてみてください。

最後に:Google Colaboratoryを使って人生を濃くしよう。

Googleドライブ上でPythonを記述、実行できるGoogle Colaboratoryの使い方を解説してきました。

Google Colaboratoryに限らず、プログラムを書けるようになると、無駄な作業時間を減らすことができたり、作りたいものを作ることができるようになります。

というわけで、これからも無駄な作業をプログラミングにしてもらいつつ、自分の作りたいものを作っていこうと思います。

この記事が少しでもあなたの役に立っていたら嬉しいです!

それでは!


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