Kaggle：程序执行时间

最新推荐文章于 2024-05-10 19:58:27 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-10 19:58:27 发布 · 1.4k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#kaggle #time #python

本文介绍了一种简单的方法来测量Python代码的执行时间。通过使用Python内置的time模块，记录开始和结束的时间点，并计算两者之间的差值来得到执行时间。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

import time

tic = time.time()
#执行程序
toc = time.time()
print("execute time:"+str(1000*(toc-tic))+"ms")
Kaggle平台持续运行项目最多9小时的解决方法
qq_42446745的博客
10-25 1万+
在Kaggle平台运行自己的项目经常遇到9小时就中断的问题，很多时候到9小时项目并没有跑完，导致前面的时间都浪费了，没能能到最终结果。 有一个解决方案是分开运行项目。如果一共需要跑200轮，则拆分成两次跑，一次100轮。（这100轮要保证能够在9小时内跑完。） 注意：1、前100轮的epoch=100，后100轮的epoch=200！千万不要设置错了。 2、运行的时候要选择Save&Run All，将模型保存下来，这样才能继续训练，并且查看日志文件。 ...
各种问题汇总
eye_s1的博客
01-05 1926
问题汇总一、测试GPUPyTorchTensorflow二 、jupyter lab1、点击高级设置编辑器无反应 一、测试GPU PyTorch 输入 import torch print(torch.cuda.is_available()) device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and 1> 0) else "cpu") print(device) print(torch.cuda.get_device_name(
一些GPU云平台使用体验
Myshrry的博客
08-24 3173
GPU云平台使用体验
在Kaggle免费使用GPU训练自己的神经网络
lizz2276的博客
08-08 3510
https://www.cnblogs.com/lvdongjie/p/11435363.html Kaggle上有免费供大家使用的GPU计算资源，本文教你如何使用它来训练自己的神经网络。 Kaggle是什么 Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台。企业和研究者可在其上发布数据，统计学者和数据挖掘专家可在其上进行竞赛以产生最好的模型。 在Kaggle，你可以： 参加竞赛赢取奖金。Kaggle上会发布一些赛题，做的好会赢得奖金。 下载数据集。Kaggle上包含了众多的
《kaggle小白》如何利用kaggle平台的GPU训练模型
最新发布
m0_55411900的博客
05-10 9051
最近在做深度学习作业，利用ViT实现CIFAR10图像分类，在自己电脑上跑的太慢了，10个epoch要跑一天，实在是受不了，就在网上到处寻找免费的GPU，goole colab上面的GPU只能使用一会儿，长时间会断开，到第二天才能用，然后就把目光瞄准了kaggle。被深度学习作业折磨了很久了，自己电脑跑不起来，所以放在了kaggel上面，简单记录了一下，后续有问题会继续跟进。
Kaggle一周30小时Tesla P100教程～
柠檬的博客~~~
09-06 6579
Kaggle免费GPU
使用kaggle的GPU离线训练自己的模型
m0_60681041的博客
02-12 1万+
有时候为了得到更好的模型结果，你可能需要使用一个更大的batch-size去训练，但是自己的电脑gpu又带不动，那么这时候你就可以尝试去使用一些免费的线上训练网站了，下面我将介绍使用kaggle离线训练自己的神经网络模型步骤。
Kaggle服务器初体验记录
LeviLizhi的博客
09-19 5184
Kaggle给每个用户提供了以下资源，自己可使用私人数据集空间100G，CPU使用时间不限，GPU每周使用时间为41小时，TPUv3-8使用时间为20小时；最后点击两次Save，然后点击左下角图标，弹出如下浮动窗口，并点击浮动窗口最上面的一行后面三个点弹出另一个浮动窗口，并点击Open Logs in Viewer。这里可以选择是否保存输出（每次如果没保存，output中的文件会被清空），同时可以选择是否使用GPU，这个一般会和自己调试使用的设备相同。下面是一种保存自己安装的模块的方法，不太好用。
如何使用kaggle免费30个小时的TPU
HJZ11的博客
12-01 6942
文章目录1.说明2.使用步骤3.TPU花卉识别 1.说明 觊觎kaggle上TPU已久，今天正好试一下。。。 2.使用步骤 比赛官网 notebook使用教程 然后下个页面直接点create 3.TPU花卉识别 官网示例-A Simple TF 2.2 notebook 导入包： import tensorflow as tf from kaggle_datasets import KaggleDatasets import numpy as np print("Tensorflow ver
kaggle猫狗大战数据集
01-28
官网不开梯子没速度，分享一下，链接: https://pan.baidu.com/s/1o9yfRCI 密码: mvge 觉得好可以给两分
在Kaggle上免费使用GPU
热门推荐
10点43的博客
09-29 3万+
Intro Kaggle提供免费访问内核中的NVidia K80 GPU。该基准测试表明，在深度学习模型的训练过程中，为您的内核启用GPU可实现12.5倍的加速。 这个内核是用GPU运行的。我将运行时间与在CPU上训练相同模​​型内核的运行时间进行比较。 GPU的总运行时间为994秒。仅具有CPU的内核的总运行时间为13,419秒。这是一个12.5倍的加速（只有一个CPU的总运行时间是13.5倍...
巧用Kaggle进行模型训练
云水木石
10-28 8443
本文翻译自Medium上的一篇文章，原文标题：Using Kaggle for your Data Science Work，点击文末的阅读原文可以跳转到原文。 数据工程师都喜欢Jupyter Notebook，但是有时候您需要处理非常大的数据集和/或复杂的模型，而您的计算机却无法胜任。好消息来了，您可以将Jupyter Notebook文件导入Kaggle。如果您是数据科学的新手，那么...
使用kaggle的notebook运行代码
微电子学与固体电子学-俞驰
08-20 2万+
Add Data的路径:/kaggle/input git clone的路径:/kaggle/working ########################################### notebook和终端不太一样的是: 终端你cd 到一个目录后，路径会保留，像这样: $ cd ~/test $ ls -l 但是kaggle notebook中的命令则是: cd ~/...
Kaggle大瓜系列报道之九——结局：取消成绩
opsrcsprt的博客
10-04 2930
Kaggle大瓜系列报道之九——结局：取消成绩 比赛进入尾声，由Public Leaderboard切换至Private Leaderboard（也即A榜切换为B榜），结局与博主预料的一致： 在B榜中，“宝典帮”的八个队伍成绩出现了大幅shake，未能保住原来的名次 部分队伍由于提交文件极度相似、ip地址相同，被Kaggle官方取消了成绩 其他队伍仍然逍遥法外 一、Shake Up Kaggl...
Kaggle平台
周先森爱吃素的博客
09-25 2907
简单介绍世界上最大的数据科学竞赛平台Kaggle。
Kaggle介绍
猫敷雪
09-16 8224
5.1 kaggle比赛介绍 5.1.1 Kaggle 平台简介 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。 通俗的说，Kaggle上面有着各种高质量的数据集，...
Kaggle 基本数据操作
ShellDawn的博客
04-03 2382
import pandas as pd #文件路径 file_path = '../input/xxx.csv' #读取csv格式 file_data = pd.read_csv(file_path) #查看数据大致信息 #count数量；mean均值；std标准差；min,25%,50%,75%,max位于各个阶段的数据； print(file_data.describe()) #查看列...
python:libsvm-3.22
ShellDawn的博客
05-02 1149
*.* optimization finished,#iter = 257 #iter为迭代次数 nu = 0.351161 #nu核函数参数 obj = -225.628984, rho = 0.636110 #obj为二次规划求解得到的最小值 #rho为判决函数的偏置项b nSV = 91, nBSV = 49 #nSV为标准支持向量个数(0,c) #nBSV为边界上的支持向量个数(c) T
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值