Google Colab提供用戶在線上透過瀏覽器執行程式碼跑深度學習，免費提供一顆GPU的算力使用
（目前遇到的有Tesla P100 (3584 CUDA) 或 Tesla T4 (2560 CUDA) 或 Tesla K80(最慢)）
這CUDA數的算力對公司企業或小工作室來說根本毫無幫助吧...
但對我這種沒錢換電腦的人幫助很大啊～
網友的簡單介紹：Google Colab相關設定
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進Google Colab後可先添加一條程式碼
!nvidia-smi
按左側Play三角鍵執行後取得GPU資訊
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這是在Google Colab內使用Blender算圖的教學影片
影片說明內文中有其程式碼的TXT檔可下載
【簡易說明】
如影片教學, 在Colab點擊[+程式碼]後,將內文一塊一塊在colab內貼上執行
〔第１塊〕下載Blender軟體：
自行去Blender官網取得所需軟體版本的連結網址更改之(注意：需使用Linux版本)，
按左側Play三角鍵後執行
〔第２塊〕安裝Blender軟體：
自行更改為剛剛下載檔案的檔名，按左側Play三角鍵後執行
〔第３塊〕連接掛載Google雲端硬碟：
按左側Play三角鍵執行後出現連結,點擊之,選擇Google帳戶,確認允許,複製code,回Colab貼上,按下Enter確定,確定後在網頁左側欄位資料夾標籤內會出現Google雲端資料夾
〔第４塊〕設定 指定的算圖blender檔案：
blender檔案需先上傳到Google雲端硬碟,在左側資料夾找到該blender檔後,右鍵複製路徑,在程式碼內取代貼上，按左側Play三角鍵後 執行
〔第５塊〕執行Blender算圖：
自行修改Blender軟體路徑名稱(剛剛下載檔的檔名)，後面的指令和blender的Command Line Rendering指令相同
Command Line Rendering教學和列表：
按左側Play三角鍵後 執行算圖, 圖檔會存到輸出指令的輸出路徑
（-o '//image_####' ，//代表和Blender檔同資料夾，image是檔名，_#是序列號）
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