深度学习利用Kaggle和Colab免费GPU资源训练

这两个平台,我先用的Colab,在修改完无数bug,成功训练完一个epoch后,超时了,查阅了官网资料,之后应该还可以用,但这个限制是动态的,你可能第二天就可以用,也没准下个月。遂放弃,转战利用kaggle训练。这两个平台我都成功训练了,把参考的博客方法列出来。

一、Colab

参考资料:

Google Colab 免费GPU算力 | 月色很柔

谷歌Colab(免费算力平台)——正确打开方式(常用操作指导tips)_google colab-优快云博客

如果代码运行过程中遇到下面这个报错,可以参考:python - Building wheels for torch_sparse in Colab takes forever - Stack Overflow

注意,网上下载的模型,他们的

  • os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0' 这个参数,可能是1,2。建议改成0,我也不知道为什么,但就是这样做。

二、Kaggle

参考资料:

《kaggle小白》如何利用kaggle平台的GPU训练模型_kaggle gpu-优快云博客

注意,我一开始把model和dataset分开上传了,不知道怎么找model路径,右边的input和output都没有。然后看到上面这个帖子,发现可以把整个项目直接上传到input里的dataset中,不需要把model和dataset分开,分开修改代码路径比较麻烦。

上传时可能遇到的报错:

解决 Kaggle 创建数据集时的“Directory already exists”错误_permission 'datasets.create' was denied-优快云博客

综上。

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