操作方法は似ているイメージでした。先頭に追加すると、unixコマンドが使用できました。datalabみたいな、操作です。ランタイムのタイプの変更でノートブックの設定が開き、ハードウエアアクセラレータを、GPUに変更できました。*)処理内容によりますが、学習データ件数が少ない場合等で、CPU処理のほうが、高速の場合もありました。関連tensorflowKerasmatplotlibnumpypandasscikit-learnなど、使えそうな物は複数ありそうです。ファイルの転送は、上記のueponさんの記事を参考にして、csvファイルを転送しておき。matplotlibグラフ表示まで実行できました。*)今回は1ファイル毎の転送で。まとめカンタンな紹介程度の内容すが。系のインストールの負担も減り良さそうですが落とし穴あるかもですね。]を使った、アップローダでファイル転送しました。今回は、異なるファイル転送でノートブックから、unixコマンドが使えるので。clone(gitHubから)を使って、関連プロジェクトの複数ファイルを一括コピーしてみました。単純に外部サイトから、複数ファイルコピーできて利用できたので紹介です。この場合csvファイルのみですが、自作外部pythonクラスも同様に読めました。mv(cp)して、読み出すことができました。事前にgithubに、プロジェクト全体をコミット後です(公開前程の場合ですが。ポイントは、少しわかりずらいですが。ファイル以外は、定期的に削除されていたかもですので。利用時に一括コピーする必要があるかもです。前回続き、機械学習の関連となります。開発環境まわりの内容となり。先人様の情報を元に調査しました。