在Google Colab中运行教程
当你在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的说明，以便在Google Colab中成功运行PyTorch教程。
Google Colab 中的 PyTorch 版本
当你运行一个需要刚刚发布的PyTorch版本的教程时，该版本可能尚未在Google Colab中提供。要检查你是否安装了所需的torch和兼容的领域库，请运行!pip list。
如果安装的PyTorch版本低于要求，请通过运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中使用来自Google Drive的教程数据
我们为教程添加了一个新功能，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 Drive账户，以便更复杂的教程能够正常工作。
在这个例子中，我们将演示如何更改Colab中的笔记本以使用Chatbot教程。为此，您首先需要登录Google Drive。（有关如何在Colab中访问数据的完整描述，您可以查看他们的示例笔记本这里。）
要开始使用，请在浏览器中打开Chatbot Tutorial。
在页面顶部点击在Google Colab中运行。
文件将在Colab中打开。
如果你选择Runtime，然后选择Run All，你会得到一个错误，因为文件无法找到。
为了解决这个问题，我们将把所需的文件复制到我们的Google Drive账户中。
登录Google Drive。
在Google Drive中，创建一个名为
data的文件夹，并在其中创建一个名为cornell的子文件夹。访问康奈尔电影对话语料库并下载电影语料库的ZIP文件。
在您的本地机器上解压文件。
将文件
utterances.jsonl复制到您在 Google Drive 中创建的data/cornell文件夹中。
现在我们需要在_ _Colab中编辑文件，以指向Google Drive上的文件。
在Colab中，将以下内容添加到代码部分的顶部，位于以corpus\_name开头的行之上：
from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')
更改以下两行：
将
corpus\_name的值更改为"cornell"。将开头为
corpus的行更改为：
corpus = os.path.join("/content/gdrive/My Drive/data", corpus_name)
我们现在指向我们上传到Drive的文件。
现在，当你点击代码部分的运行单元格按钮时，系统会提示你授权Google Drive，并且你会获得一个授权代码。将该代码粘贴到Colab的提示框中，你应该就可以设置了。
从运行时 / 全部运行菜单命令重新运行笔记本，您将看到它的处理过程。（请注意，本教程需要很长时间才能运行。）
希望这个示例能为您提供一个良好的起点，以便在Colab中运行一些更复杂的教程。随着我们在PyTorch教程网站上对Colab的使用不断发展，我们将寻找方法使用户更容易上手。
