家・図書館・漫画喫茶を比べた学習効率を独自で調べてみた（エル調べ）
まず家のメリット
時間ごとによる諭吉が発生しない。
好きな音楽をかけられる、好きな時間に好きなだけ学べる。
デメリット
ついついYouTubeみちゃう！
ついつい関係のないことをしちゃう！テレビみちゃう！
図書館のメリット
静かな環境で周りが読書してるため「勉強しなくっちゃ！」
無料で使えるので、コスパが良い。
図書館のデメリット
受験や資格にまったく関係のない本をついつい読んじゃう！
例えば手話通訳士の受験な為の図書館なのにまるっきり関係のないpythonの本を読むなど。
漫画喫茶のメリット
時間で諭吉がかかるので「元を取るぞ！」と意気込む。気合が入る。
無料でドリンクバーやソフトクリームが食べ放題
デメリット
諭吉が常にかかる。
さてこれ以外にも使える場所が実はありま～す！
ゲーム専用のパソコンが使える場所
クラウドで処理をする。
この二つはハッキリいって、単価が高いです。
漫画喫茶の数倍はします！
しかし、それだけのコストをかけるんだからプレゼン用の資料作りたい。とか、ソフト開発でgpuを多く使いたい！
様々な目的を達成する為に、諭吉を使う。
個人差があるだろうけど、一番はやはりゲーム専用のパソコンやクラウドだろう。
クラウドについてはソースをいくつかのせとく。
ソース
1時間当たり33.6円（税込 36.96円）21,440円（税込 23,584円）
1時間当たりで３３円ならこれでいいと思うｗ
あとは御馴染みのサービスをのせておくので
適当にぐぐってね。
AWS
Azure
GCP
これ以外にグーグルのcolab proとpro plusがあるので
良かったら使ってみてね。
（無料版もありますし、プロ版は月約千円、プロ＋は月５５００円程度）
このプロプラスが一番おススメかもしれません。
プロプラスをクラウドで借りたら1時間３００円らしいです。
つまり２０時間以上使ったら元はとれます。
詳細はコチラ
Colaboratory
よくある質問
基本
Colaboratory とは何ですか？
Colaboratory（略称: Colab）は、Google Research が提供するサービスです。Colab では、誰でもブラウザ上で Python を記述、実行できるため、機械学習、データ分析、教育に特に適しています。具体的には、GPU などのコンピューティング リソースに料金なしでアクセスしながら、特別な設定なしでご利用いただけるホスト型の Jupyter Notebook サービスです。
本当に料金なしで利用できるのですか？
はい。Colab は料金なしでご利用いただけます。
話がうますぎるように思えます。なにか制限事項があるのではありませんか？
Colab のリソースは保証型ではなく、無制限でもありません。使用量の上限が状況に応じて変動します。これは Colab がリソースを料金なしで提供するうえで必要です。詳細については、リソース制限をご覧ください。
より豊富なリソースを確実に利用したい場合は、Colab Pro をおすすめします。
Jupyter と Colab は何が違うのですか？
Jupyter は、Colab のベースになっているオープンソース プロジェクトです。Colab では、Jupyter のノートブックを使用したり他のユーザーと共有したりできます。ダウンロード、インストール、実行などの操作は一切不要です。
Colab の使用
作成したノートブックはどこに保存されますか？ 他のユーザーと共有できますか？
Colab ノートブックは、Google ドライブに保存することも、GitHub から読み込むこともできます。Colab ノートブックは、Google ドキュメントや Google スプレッドシートと同じように共有できます。Colabo ノートブックの右上にある [共有] ボタンをクリックするか、Google ドライブのファイル共有の手順に沿って共有してください。
ノートブックを共有した場合、何が共有されるのですか？
ノートブックの全コンテンツ（テキスト、コード、出力、コメント）が共有されます。保存、共有の対象からコードセルの出力を除外するには、[編集] > [ノートブックの設定] > [このノートブックを保存する際にコードセルの出力を除外する] を使用します。使用している仮想マシンは、設定済みのカスタム ファイル、カスタム ライブラリを含め、共有されません。そのため、ノートブックで必要なカスタム ライブラリまたはカスタム ファイルのインストールと読み込みを行うセルについては、保存対象から除外しないことをおすすめします。
Jupyter や IPython の既存のノートブックを Colab にインポートすることはできますか？
はい、できます。[ファイル] メニューの [ノートブックをアップロード] を選択してください。
Colab ノートブックを検索する方法はありますか？
Google ドライブで、Colab ノートブックを検索できます。ノートブック ビューの左上にある Colab ロゴをクリックすると、ドライブが開いてすべてのノートブックが表示されます。また、[ファイル] > [ノートブックを開く] を選択して、最近開いたノートブックを探すこともできます。
コードはどこで実行されるのですか？実行中にブラウザ ウィンドウを閉じたらどうなりますか？
コードは、各アカウント専用の仮想マシンで実行されます。一定時間アイドル状態にある仮想マシンは削除されます。また、仮想マシンには、Colab のサービスで定められた最大存続時間があります。
データを取得するにはどうすればよいですか？
作成した Colab ノートブックは、こちらの手順で Google ドライブからダウンロードできます。また、Colab の [ファイル] メニューからダウンロードすることもできます。Colab ノートブックはすべて、オープンソースの Jupyter ノートブック形式（.ipynb）で保存されています。
コードを実行する仮想マシンをリセットするにはどうすればよいですか？また、仮想マシンをリセットできないことがあるのはなぜですか？
[ランタイム] > [ランタイムを出荷時設定にリセット] を選択することで、割り当てられている管理下のすべての仮想マシンを元の状態に戻すことができます。この方法は、システム ファイルを誤って上書きしてしまった場合や、互換性のないソフトウェアをインストールしてしまった場合など、仮想マシンの状態が健全でなくなった場合に便利です。リセットできる回数は Colab によって制限されており、リソースが不当に消費されるのを防いでいます。リセットできなかった場合は、しばらくしてからもう一度お試しください。
drive.mount() が失敗して「タイムアウト」と表示されることがあるのはどうしてですか？また、drive.mount() でマウントしたフォルダでの I/O オペレーションが失敗することがあるのはどうしてですか？
Google ドライブのオペレーションは、フォルダ内のファイル数やサブフォルダ数が増えすぎるとタイムアウトすることがあります。数千件ものアイテムが最上位の「マイドライブ」フォルダの直下にあると、ドライブのマウント処理がタイムアウトする可能性が高くなります。マウントを繰り返し試みると最終的に成功することがあります。これは、失敗するたびに、タイムアウトするまでの断片がローカルのキャッシュに保存されるためです。この問題が発生した場合は、「マイドライブ」の直下にあるファイルやフォルダをサブフォルダに移動してみてください。drive.mount() が正常終了した後で他のフォルダから読み取りを行うと、同様の問題が発生することがあります。多くのアイテムが含まれているフォルダ内のアイテムにアクセスすると、OSError: [Errno 5] Input/output error のようなエラーが発生することがあります。この問題も同様に、直下にあるアイテムをサブフォルダに移動することで解決できます。
注: ファイルやサブフォルダをゴミ箱に移動して「削除」するだけでは、この問題を解決できないことがあります。この方法で解決できない場合は、ゴミ箱を空にしてください。
保存容量が原因でドライブのオペレーションが失敗することがあるのはどうしてですか？
Google ドライブでは、ユーザー単位およびファイル単位のオペレーション数や帯域幅の割り当てなど、さまざまな上限が適用されます。こうした上限を超えると、上記のように Input/output error が発生し、Colab の UI に通知が表示されます。一般的な原因としては、よく使用されている共有ファイルへのアクセスや、さまざまなファイルへの短期間の頻繁なアクセスが挙げられます。対応策の例:
drive.google.com でファイルをコピーし、他のユーザーの使用状況が上限を超えないように共有の範囲を絞る。
I/O 読み取りを細かく何度も行うことは避ける。代わりにアーカイブ形式（例: .zip ファイル、.tar.gz ファイル）で Google ドライブから Colab VM にデータをコピーし、マウントされた Google ドライブのディレクトリではなく VM 上でローカルでデータのアーカイブを解除する。
容量の上限がリセットされるまで、1 日待つ。
保存容量が原因でドライブのオペレーションが失敗することがあるのはどうしてですか？
Google ドライブでは、各ユーザーがドライブに保存できるデータの量に制限があります。ドライブのオペレーションが Input/output error によって失敗し、容量上限を超えたという通知が表示された場合、drive.google.com で一部のファイルを削除し、ゴミ箱を空にして空き容量を確保してください。確保した空き容量が Colab で使用できるようになるまで、少し時間がかかることがあります。
ドライブの容量を購入する場合は、Google ドライブにアクセスしてください。ドライブの容量を購入しても、Colab VM で利用できるディスク容量は増えないことに注意してください。Colab VM で利用できるディスク容量を増やすには、Colab Pro のサブスクリプションにご登録ください。
リソース制限
Colab ではリソースが保証されていないのはなぜですか？
コンピューティング リソースを料金なしで提供できるようにするために、Colab では、使用量上限やハードウェアの可用性をその場で調整する柔軟性を維持する必要があります。Colab で利用可能なリソースは、求められる変動や全体的な成長などの要素に対応するために将来的に変更される可能性があります。
上限よりも多いリソースの利用を望むユーザーもいます。Colab Pro と Colab Pro+ では、より高速な GPU、長時間動作するノートブック、より多くのメモリに優先的にアクセスできます。Google の長期的な目標は、ユーザーのニーズを満たすべく持続可能な方法で成長しながら Colab を料金なしで提供し続けることです。
Colab でリソースを完全にコントロールする場合は、Colab GCP Marketplace VM をお試しください。Colab GCP Marketplace VM では、使用するランタイム リソースを正確に指定でき、Colab UI を使用しながらも好みに合わせて管理できる永続的な環境が提供されます。
Colab の使用量上限とは何ですか？
Colab では、状況によって変動する動的な使用制限を設け、無制限のリソース提供やリソースの保証を行わないことで、料金なしでのリソース提供を実現しています。つまり、全体の使用量の上限、アイドル タイムアウト時間、VM の最大存続期間、利用できる GPU タイプなどの要素は、時間とともに変更される可能性があります。Colab では、変更が頻繁に起きる可能性があることから、これらの上限を公開しません。
GPU と TPU は、Colab で長期間のコンピューティング処理を行うユーザーではなく、インタラクティブに使用しているユーザー、または直近のリソース使用量の少ないユーザーに優先的に割り当てられる場合があります。その結果、Colab を長期間のコンピューティング処理に使用するユーザーや直近のリソース使用量が多いユーザーは、使用量が上限に達して GPU と TPU へのアクセスが一時的に制限される可能性が高くなります。使用量上限がより高くかつ安定したサービスに関心をお持ちの場合は、Colab Pro と Colab Pro+ をおすすめします。高負荷のコンピューティング処理を必要とするユーザーには、独自のハードウェアで動作するローカル ランタイムまたは Colab GCP Marketplace VM で Colab の UI を使用することをおすすめします。
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