Kaggle，上传，GPU，下载

最新推荐文章于 2025-10-21 11:00:16 发布
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#人工智能 #python #深度学习

本文介绍了如何在没有GPU的情况下，利用Kaggle的免费云GPU资源进行模型训练。首先需要注册Kaggle账号并创建Notebook，然后上传数据集，可以使用自己的数据或Kaggle内置数据。在Notebook中编写代码，配置运行环境，确保文件正确读写。通过设置保存版本来确保长时间运行的模型训练不会因会话超时而丢失。最后，训练完成后可下载权重文件或整个输出文件夹。文章还提供了处理文件、模拟鼠标操作、下载输出结果等实用技巧。

遇到没GPU想训练模型的情况，CPU跑好久，可利用Kaggle的云GPU。

1、注册参考[1]，其中，kaggle官网： 地址

2、进入主页，可用creat创建nootbook，之后可按正常jupyter的操作进行

 3、上传数据

        可利用Kaggle上的线上的数据集，如果想利用自己的数据来训练模型，需从本地上传

（1）右上方的Add data

（2）上传自己的数据集
点击upload a dataset，dataset取名，然后选择browse files上传文件。最好将文件压缩之后上传，这样比较快。上传压缩包后kaggle会自动解压。

 上传完成之后点击Create，正在处理你的数据集时，不要点击别的地方。

运行下述代码可查看数据路径[4]

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Kaggle数据集快速上传至colab平台，简单快速！保姆级教程！
m0_62200355的博客
01-03 1311
首先你需要有一个Kaggle账号，这个注册非常简单，不再赘述。然后我们打开Kaggle网页，点击账户头像，找到'your profile'，点击进去然后再点击'Account':往下滑，找到API，然后点击下方的'Create New Token':点击会自动生成一个json文件。
利用kaggle的GPU训练自己的模型（项目）
qq_53919099的博客
05-25 1万+
不管你使用哪种方法，都建议在你的代码里面使用的文件路径最好用相对路径，因为你使用Add Data添加数据时，你的数据的路径其实是/kaggle/input/数据集的名字（就是上传数据时命名那个），如果使用绝对路径的话，只能回到本地改了再上传，但使用相对路径的话，你就可以通过。如果你的模型在训练过程需要写文件，那么你就可以通过下述方法将你的数据复制到/kaggle/working/目录下，因为input目录只可读，而working目录可读可写。登陆后，将项目(连同数据集和代码一起）压缩上传，上传需要梯子。
在kaggle中上传自己的数据集
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肥仔的博客
01-27 1万+
1.点击导航栏的datasets 2.点击“new datasets” 3.上传文件 4.最后就是等待文件上传成功，点击右下角的“create”键即可
Kaggle上传并公开数据集并用TPU训练
01-06
上传一个dataset 以动漫人物头像数据集为例，首先，把数据集打包好 在Kaggle dataset上点New Dataset创建一个新的数据集 填好信息，等上传就行了，记得在左下角设置里面把Private改成Public 完成后为你的数据集创建一个starter kernel就好啦 创建notebook 接下来我们new一个notebook，会显示数据集下载中，等就行了。当然，首先要保证notebook网络功能是打开的 notebook准备好以后，我们通过KaggleDatasets获取公开数据集在Google Cloud Storage上的地址 from kaggle_dat
免费 GPU 资源，大模型技术初学者不可错过，请收藏，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
最新发布
2301_81888214的博客
10-21 689
Kaggle 还为用户提供了一个强大的工具——Notebook。这个工具不仅集成了 Python 环境，还提供了免费的 GPU 资源，让你无需任何硬件投入，就能开始深度学习的探索之旅。
用Kaggle上传自己的数据集，训练yolov8模型
Z_kiki的博客
07-08 846
当我们用labelme给我们想要检测的图片标完标签后保存，将会生成.json文件，划分验证集训练集后，将会生成一个.yaml文件，在.yaml先写上到kaggle上训练的路径。kaggle也支持离线训练，可以点击保存版本，在左下角这里将会显示目前有哪个笔记本在训练，可以留住保存的版本把原来的笔记本关闭，停止活动，离线训练完成后kaggle也会在邮箱上提醒你训练完成，保存最终训练结果的压缩包即可获得训练成功的权重以及训练结果图等等。因为是用的yolo模型训练，所以在左边添加新的code行，输入。
Python-Kaggle官方API便捷上传下载比赛相关数据
08-11
Kaggle官方API：便捷上传、下载比赛相关数据
kaggle上传自己的文件并运行
m0_57057282的博客
12-31 950
然后你的文件就在根目录了，和input 和kaggle同级，你也可以复制到kaggle/working中（output的路径）cp -r /kaggle/input/你的文件名 随便一个名字。将自己用到的文件压缩，将压缩包通过dataset上传的方式上传到input。然后在终端，解压缩，cd /
6行代码白嫖Kaggle的GPU训练自己的YOLO模型，并下载到本地
qq_37040743的博客
04-22 1036
.表示上一级目录，指定好train,val的路径，类别数量，类别对应的名称。强烈推荐：将yaml文件随着train，val一起打包。压缩数据，同时github上下载YOLO的压缩包，鼠标挪到对应位置文件上，出现三个点，点击三个点标志。训练代码：建议不懂linux的严格按照下面的来。train里面包含Images、labels。重复操作上传YOLO的压缩包。
Kaggle上使用GPU
weixin_43754303的博客
03-24 1万+
首先进入kaggle首页 Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community 右上角注册或者登录没有账号的注册一个 然后点击Sign IN，这里我选择的是第二个email登录， 登录之后点击左侧code： 之后点击创建新的notebook 这样一个jupter notebook就创建完成 使用方法和conda的一样。 更换GPU跑代码 更换gpu： 这样就完成了，GPU切换 上传自...
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 1万+
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
push-kaggle-dataset:Github动作将数据集上传到Kaggle
03-18
推送Kaggle数据集操作 此操作将数据从github存储库推送到的数据集 使用此操作可使kaggle上的数据集与存储库保持同步。 请记住，此操作不适用于内核或笔记本电脑，因此在比赛中不可用。 输入项 id 数据集标识符，格式为{用户名} / {数据集}）。默认值为"{KAGGLE_USERNAME}/{GITHUB_REPO_NAME}"其中KAGGLE_USERNAME是秘密-请参见“部分您不能将数据上传到其他kaggle用户。 files 要上传的文件。默认值为"*.csv" title 数据集的标题。 仅当它是一个新的数据集时。否则不使用。默认值为数据集ID。 例如：如果数据集为mlg-ulb / creditcardfraud，则默认标题为'creditcardfraud' subtitle 数据集的字幕。我们强烈建议为您的数据集输入字幕。仅当它是一个新的数据集时。否则不使用。必
kaggle数据集
11-12
数据集合适合机器学习入门者的数据集合，可以用来进行特征提取，降维，基础算法测试。
kaggle大多数初学者无从下手，因为他们使用自己不理解的库和算法，就像陷入黑盒资料上传.txt
04-09
https://www.cnblogs.com/jin-liang/p/9884411.html 大多数初学者无从下手，因为他们使用自己不理解的库和算法，就像陷入黑盒。 本教程将通过提供一个框架来教您如何像数据科学家一样思考与编码，从而为您提供数据分析的领域优势。
for_kaggle:kaggle代码，用于上传博客文章
03-15
for_kaggle kaggle代码，用于上传博客文章 用于上传kaggle代码的存储库。 一些功能和算法将发布在我的博客上。
Kaggle中如何上传文件夹
laixiangwei的博客
11-05 5906
kaggle的文件夹不可以上传，一般是上传压缩包，然后kaggle平台会自动解压成文件夹。 上传过程，点击notebook中运行的界面
Kaggle数据集上传到Google Colab上，亲测绝对有效
qq_20880939的博客
04-19 5060
Kaggle提供免费的GPU，但是时间是有限制的，但是Google Colab的GPU是没有时间限制的，所以本文介绍一下如何将Kaggle数据集上传到Google Colab上，如果本地上传，实在是慢，但通过Kaggle数据API式上传，在我笔记本上，上传数据的速度能达到77MB/s； 要实现数据上传，只需要在Colab笔记上依次运行下面的命令即可，亲测有效： !pip install ka...
kaggle中如何更新上传自定义的数据集dataset？
weixin_73373302的博客
10-19 1854
这时候如果你直接上传一个test_images文件夹，kaggle会自动将test_images和dataset文件夹并列，但是我希望将test_images文件夹放到dataset文件夹下面，也就是和已有的两个文件夹并列。kaggle notebook中可以上传自己的数据集进行训练，但是如果我们发现这个数据集有一部分需要更新下呢，这时候我们不必新建一个数据集，直接在原来的版本上进行更新即可。将这个文件夹拖入之后，kaggle识别到两个dataset文件夹同名，就会自动合并，这样就很方便了。
从kaggle中快速下载数据集的方法
weixin_74112035的博客
10-24 2907
登录kaggle账户，找到setting:点击后，下拉就会发现API所在的位置。选择Create New Token，每次打一个比赛就可以用一个新的API。之后会弹出一个下载项，.json文件，里面包含了个人账户名称以及对应的密码。那我们的文件应该选在哪个路径下呢？接着会发现有报错：这是因为未将kaggle.json文件放在对应的文件夹下导致找不到你的token，放之后即可解决报错。
kaggle云GPU环境
05-25
Kaggle是一个数据科学竞赛平台，提供了一个云端GPU环境，可以让用户在上面运行深度学习模型等计算密集型任务。使用Kaggle云GPU环境的步骤如下： 1. 在Kaggle网站上创建一个账户。 2. 在“Datasets”或“Competitions”中找到你需要的数据集或竞赛。 3. 点击“Code”选项卡，选择“Notebook”创建一个新的笔记本。 4. 在笔记本中选择“Settings”选项卡，启用GPU加速。 5. 在笔记本中写代码，上传数据，训练模型等。 Kaggle云GPU环境支持多种编程语言和深度学习框架，包括Python、TensorFlow、PyTorch等。此外，Kaggle还提供了一些预安装的库和工具，可以帮助用户更方便地进行数据处理和模型训练。
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