kaggle平台的使用
Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆(Anthony Goldbloom)2010年在墨尔本创立的,主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。该平台已经吸引了80万名数据科学家的关注,这些用户资源或许正是吸引谷歌的主要因素。
kaggle平台是一个云平台,每周提供30h的GPU免费使用权。作为深度学习的初学者,我们可以在kaggle平台上跑深度学习的代码(需要使用显卡资源时再使用此平台)。
一、如何进入kaggle
kaggle网址:http://www.kaggle.com 建议使用谷歌浏览器进入。首次进入kaggle需要进行登录,kaggle支持谷歌账号、谷歌邮箱、脸书账号以及雅虎账号登录,所以只需事先注册这四种账号的一种即可登录kaggle(注册账号需要科学上网),开始你的深度学习之旅。
二、使用kaggle运行深度学习代码
进入kaggle的界面如下图:
点击左上角的 Create → New Notebook,即可创建一个类似Jupyter Notebook的编程环境
如下图(使用方法与jupyter notebook类似):
三、数据的上传与访问
(1)数据集的上传
方法一:点击Create → New Datasets,会弹出以下界面,按着图片中的说明进行数据的上传,上传完成后,点击右下角的Create按钮即可创建自己的数据集。
方法二:在创建的编程界面中,点击右上角的upload data按钮
即可如方法一中一样上传自己的本地数据集
(2)数据集的访问
点击Add Data按钮,即可添加需要使用到的数据集(若需要使用本地的数据集,需要事先上传)
以Drive_unet为例 (如上图),添加之后会在页面的右边显示添加过的数据集(如下图)
添加之后,就可以在代码中,访问该数据集,该数据的路径可以通过Copy file path按钮复制(如下图) 四、GPU的使用
在运行深度学习的代码时,开启gpu可以大大的提升运行速度(建议只对运行时间很长的代码使用GPU),开启的方法很简单,将ACCELERATOR设置为GPU即可,如下图:
五、结果的输出
结果的输出路径只能为Output,同样可以通过Copy file path的方式来获取路径
六、总结
至此,你已经可以通过上述的讲解在kaggle平台完成代码的运行,有问题可以评论或者私信哈!若有错误,望各位大佬指正 !
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