kaggle免费GPU,google人机认证

最新推荐文章于 2025-05-21 20:52:52 发布

转载最新推荐文章于 2025-05-21 20:52:52 发布 · 336 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42729058/article/details/116915982

文章标签：

#ipython

本文介绍如何在Kaggle上利用免费GPU资源进行高效训练。通过博主和特定教程的帮助，读者可以轻松掌握配置及使用技巧。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

(45条消息) GOOGLE 人机验证(RECAPTCHA)无法显示解决方案(转)_散着步的码农的博客-优快云博客x 许多小伙伴想找免费GPU，kaggle确实是个非常不错的选择（本人亲测），配合抖音明日科技还是什么博主和这个博客，可以轻松解决。

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

JKevin1

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

PyTorch 入门实战（六）——2013kaggle比赛猫狗大战的实现

黄笳倞的博客

04-01

1万+

1.熟练使用datasets.函数导入数据集2.网络灵活的搭建包括提取特征部分False，分类器部分最后True3.损失函数和优化方式的使用。

大数据AI人工智能与 GPU、TPU 超级算力融合引领人类智能时代技术革命原理与应用实践

AI天才研究院

09-01

1980

在21世纪的第三个十年,我们正站在人类智能时代的门槛上。这个新时代的到来,得益于大数据、人工智能(AI)以及GPU(图形处理器)和TPU(张量处理器)等超级算力的融合与发展。这些技术的结合不仅推动了科技的进步,更是引领着一场深刻的技术革命,正在重塑我们的社会、经济和生活方式。大数据为AI提供了海量的训练素材,使得机器学习模型能够从中提取出有价值的模式和知识。而AI算法的不断优化和创新,则让我们能够更有效地利用这些数据,实现更智能、更精准的决策和预测。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

免费试用Kaggle的GPU,进行深度学习，每周可以使用41小时GPU和20小时TPU

m0_73817310的博客

09-19

4241

免费试用Kaggle的GPU,进行深度学习，每周可以使用41小时GPU和20小时TPU

使用Kaggle的免费GPU

qq_43239577的博客

07-16

5178

之前看网上视频说可以用kaggle上的免费GPU，于是乎，就想办法（这个懂得都懂）注册了kaggle，然后进去notebook的页面，跟着视频上教的去setteings里开启GPU，然而我的settings里面是这样的：我就怎么也找不到GPU，后来发现下面又一句话也就是需要验证手机，于是乎点进去，然后进行一下验证就可以了：select Country选择CN（+86），下面再填自己的手机号，最后点人机验证就可以收到验证码啦，填上验证码之后，就可以在settings里选择GPU啦大功告成！！！ ..

免费使用GPU的探索笔记

最新发布

tfxzgp的博客

05-21

359

多种有免费时长的平台Kaggle免费使用GPU的探索注册Kaggle账号访问Kaggle官网，使用邮箱注册账号。发现gpu都是灰色的返回home，右上角的头像点开验证手机号再次code-your work返回代码编辑，可以了提升，每周只有30h，剩余30h环境类似jupter,测试成功上传数据集，参考一定要记得命名数据集较大的话建议先上传压缩文件，自动解压缩参考。

kaggle平台free使用GPU

zqx1473的博客

09-01

1万+

选择【ACCELERATOR】，在下拉框中可以选择你想使用的GPU，如【GPU P100】，（建议把【Internet】打开【Internet on】在使用中可能下载数据，安装库会使用到，默认是打开的）回到主界面，点击【头像】进入【Settings】，下划至【Quotas】，如下可以看到，总时长为30小时，已经使用7分钟（每周30小时免费时长）输入【邮箱】、【密码】和【用户名】后，勾选【进行人机身份验证】，【Next】下一步。创建成功后界面默认如下，点击左上角【运行】按钮，初始化会话环境。

利用kaggle提供的免费GPU训练自己的神经网络(猫狗大战数据集)

theworld666的博客

01-14

4558

利用kaggle提供的免费GPU训练自己的神经网络(猫狗大战数据集) 文章目录利用kaggle提供的免费GPU训练自己的神经网络(猫狗大战数据集)1.前言2.数据集选择3.读取数据并作预处理4.搭建模型与开始训练5.结束语 1.前言 kaggle是一个社区，一个平台，他提供了每周至少30个小时的免费GPU并且这个GPU的性能十分不错，看价格直接就能把我说服对于硬件不好的同学(毕竟不是谁都不想刚入门就买个这么贵的)，是个非常不错的选择。 2.数据集选择这里我们用的是著名的猫狗大战数据集,即一堆猫和狗的

用Kaggle免费GPU微调ChatGLM2

Python_Ai_Road的博客

07-16

2234

前方干货预警：这篇文章可能是你目前能够找到的可以无痛跑通LLM微调并基本理解整个流程的门槛最低的入门范例。门槛低到什么程度，本范例假设你是一个三无用户。1，无NLP经验：你没有扎实的NLP理论知识，只有一些基本的炼丹经验。没关系，我们会在恰当的时候告诉你必要的原理。2，无GPU：你没有任何一块可以使用的GPU。没关系，我们直接在Kaggle环境上使用免费的P100GPU，并给没有kaggle使用经...

2 -《本地部署开源大模型》智选GPU算力平台：免费与付费租赁指南

u010442263的博客

10-15

5158

智选GPU算力平台：免费与付费租赁指南

Kaggle的注册与云端运行技巧

ZH13114130815的博客

03-07

1382

Kaggle的注册与云端运行技巧

AIGC领域：AIGC绘画的行业影响力

AI天才研究院

05-04

768

随着人工智能技术的快速发展，AIGC（人工智能生成内容，Artificial Intelligence Generated Content）已成为数字内容生产领域的核心驱动力。其中，AIGC绘画技术通过算法模型自动生成高质量图像，正在重塑艺术创作、设计、媒体等多个行业的生产范式。解析AIGC绘画的核心技术原理（如GAN、扩散模型、Transformer架构）；系统梳理其在不同行业中的应用场景与价值创造；探讨技术落地带来的伦理挑战与未来发展方向。

Kaggle：免费 GPU 使用指南，Colab 的理想替代方案

Hoper-J的博客

11-07

1万+

“白嫖”免费 GPU 的图文攻略。

kaggle（白嫖免费GPU，新手必看！！！）

热门推荐

m0_45267220的博客

04-11

3万+

超详细新手白嫖kaggle GPU教程，不可错过哦

【深度学习】使用kaggle提供的免费GPU在线训练模型

冷芝士鸭的学习笔记

05-08

7857

背景自己电脑没有GPU，只能找找网上的平台来跑模型，但是又买不起服务器，只能使用免费的平台这样子免费的在线平台各大计算平台免费GPU资源总结本文要介绍的就是第三个，虽然是国外的，但是不用翻墙就可以访问，每周免费30小时使用时长显卡信息如下：关于使用GPU加速的问题： Kaggle上使用GPU 补充：有的人可能在登陆帐号以后发现没有加速器选项这是因为没有绑定手机号，绑定手机号后就可以使用了关于关闭网页代码会不会继续运行的问题 Kaggle：不怕断开连接，睡觉起来看结果简单来说就

使用Kaggle免费GPU训练自己的数据集——以YOLOv5分类模型示例

qq_53229073的博客

06-07

9770

Kaggle每周可以免费使用30个小时的GPU，并且GPU是16G起步的，还可以选用多个GPU进行训练，相比自己的电脑和一些付费的云GPU速度非常快，并且省去了很多配置深度学习环境的步骤，因为用的是国外的服务器，下载库和工具的速度也非常的快。在国内如果不用梯子注册kaggle是不能通过人机验证的，但是可以通过Microsoft Edge浏览器安装一个插件解决，不用梯子。下载安装Microsoft Edge，一般电脑都自带的有打开Microsoft Edge，点击右上角的…-——扩展——管理扩展点击获取Mis

薅羊毛tips：kaggle平台免费GPU使用教程

学姐带你玩AI的博客

02-07

5073

一些常见的问题和实用tips

深度学习利用Kaggle和Colab免费GPU资源训练

EmileJiao的博客

12-28

726

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。

Kaggle免费GPU算力使用方法

qq_39301447的博客

08-07

1159

Kaggle免费GPU算力使用方法第一章注册谷歌账号（有的可以跳过） @[TOC](文章目录) 前言免费的GPU算力薅国外羊毛，一周有35个小时的GPU使用时间。Kaggle还有很多课程，和AI studio差不多。可以对比学习（第二次写文章，不好的见谅）提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤 1.引入库代码如下（示例）： import numpy

如何使用kaggle的免费云GPU来训练自己的模型

soulverzz的博客

03-16

8213

如何使用kaggle平台的免费云GPU

kaggle免费gpu的使用

01-02

### 使用Kaggle提供的免费GPU 为了利用Kaggle提供的免费GPU资源进行机器学习或数据处理，可以按照以下方法操作： #### 创建并配置Kaggle Notebook环境在Kaggle平台上创建一个新的Notebook项目。进入Kernel设置页面，在加速器选项中选择GPU支持[^1]。 ```python import tensorflow as tf print("TensorFlow version:", tf.__version__) device_name = tf.test.gpu_device_name() if device_name != '/device:GPU:0': raise SystemError('GPU device not found') print(f'Found GPU at: {device_name}') ``` 这段代码用于验证当前环境中是否存在可用的GPU设备，并打印其名称路径。 #### 编写高效的数据预处理脚本考虑到效率问题，建议缓存中间计算结果以减少重复工作量。对于Python对象而言，几乎所有的都可以通过`pickle`库序列化保存；然而出于性能考虑，推荐优先采用所使用的特定库自带的`.save()` 和 `.load()` 方法来存储模型权重或其他大型结构化数据[^2]。例如当使用PyTorch框架训练神经网络时： ```python torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth') # Save model weights only. loaded_model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth')) # Load saved state into new instance. ``` 这有助于加快后续实验迭代速度以及节省宝贵的云端运算时间成本。