【笔记】Kaggle 使用教程（新手小白）

最新推荐文章于 2025-03-21 09:44:16 发布
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分类专栏： 笔记 文章标签： kaggle
原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1530996
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在Kaggle上免费使用GPU

https://blog.youkuaiyun.com/cg129054036/article/details/82893201

使用kaggle的notebook运行代码

https://blog.youkuaiyun.com/appleyuchi/article/details/99878367

巧用Kaggle进行模型训练

https://cloud.tencent.com/developer/article/1530996

#暂时没有看过

在Kaggle免费使用GPU训练自己的神经网络

https://blog.youkuaiyun.com/u014171091/article/details/100945691

【工具篇】【深度实测 | 20+AI学习网站，从小白到大神一网打尽（附白嫖攻略）】
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创始人Jeremy Howard的口号是：「让深度学习比调参侠的头发更少！有运营妹子照抄作业，生成的「尾款人必看！教青少年用AI做游戏外挂（官方美其名曰「智能辅助工具」），有个初中生开发的「王者荣耀自动走位脚本」在GitHub星标过千，后来被天美工作室招安。想学AI又怕被割韭菜？今天带你扒光国内外20个学习平台的老底，从免费入门课到百万年薪的炼丹秘籍，看完这篇就知道该往哪条赛道冲！看《硅谷》自动生成「分布式系统考点笔记」，刷《生活大爆炸》产出「量子力学论文灵感」，某985学霸靠这个保研清华。
【图像去噪（Image Denoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
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你是否在全网苦寻【图像去噪（ImageDenoising）】的相关资料？你的目标是否是看懂【图像去噪（ImageDenoising）】的相关论文，复现代码，跑出结果，并试图创新？你是否需要发表【图像去噪（ImageDenoising）】的相关论文毕业？你是否需要做【图像去噪（ImageDenoising）】的相关项目，开发软件，研究算法，获得专利或者软著？只要是与【图像去噪（ImageDenoising）】有关的问题，那么请继续往下看。
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，其实是相当于数据存放的文件夹（即默认会创建一个以这个标题的文件夹，并把上传的数据放到这个文件夹中），如上图所我上传的文件是。（如图左下角所示）。2、直接使用kaggle上现有的数据集，当然它也是需要下载的，但是相对自己本地是数据集比较快一点。无奈，只能够重新上传所有的文件和代码了，希望有知道如何解决这个问题的童鞋，能够给予帮助！上传的数据只可读，是真的烦，后面我想改要改一行代码，都要把所有的数据都重新上传一次，，但是实时证明这样是访问不到文件的，当我列举了当前文件夹下的文件时，发现显示的是。
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点击导出和导入，将下面的地址复制到URL处：https://azurezeng.github.io/static/HEGoogleRedirect.json。然后点击右边的下载符号，最后点击页面下方的保存即可。随后根据注册界面的提示进行注册，用于注册的邮箱中应该会受到一封邮件。关于进行人机身份验证(有的不显示人机身份验证)：下面是解决方法。(没有绑定手机号之前是没有Session options的)完成手机号绑定之后，你创建的notebook的右侧就会出现。（注意：一周只有30小时的GPU免费使用时长）
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CUDA是NVIDIA提供的一种GPU并行计算框架，在pytorch中使用 .cuda() 表示让我们的模型或者数据从CPU迁移到GPU上（默认是0号GPU），通过GPU开始计算。注意：GPU使用时长的计算不是以实际运算时间来计，而是以用户绑定GPU设备的时长来计，这意味着哪怕你的代码没有在GPU上运行，只是简单绑定也会计算你的使用时长。
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在DATAQUEST上学习kaggle的教程，感觉有些数据预处理的代码很实用，并且用的是之前没接触过的pandas写的，所以记录下来。  本教程解决的问题是泰坦尼克，链接为https://www.kaggle.com/c/titanic 这个题目比较简单，之后可能还会在针对这个问题学习更多代码知识。   关于pandas的一些基本用法，可以查阅http://pandas.pydata.org/p
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