colab数据的加载方式

1. colab挂载google硬盘

最方便。

#第一种方式
from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')

2. 第二种方式

通过代码进行文件的上传或者下载。

# 第二种方式,可以进行文件处理
!pip install -U -q PyDrive
from pydrive.auth import GoogleAuth
from pydrive.drive import GoogleDrive
from google.colab import auth
from oauth2client.client import GoogleCredentials

# Authenticate and create the PyDrive client.
# This only needs to be done once in a notebook.
auth.authenticate_user()
gauth = GoogleAuth()
gauth.credentials = GoogleCredentials.get_application_default()
drive = GoogleDrive(gauth)

# 上传或者下载
# Create & upload a file.
uploaded = drive.CreateFile({'title': 'model.zip'})
uploaded.SetContentFile('model.zip')
uploaded.Upload()
print('Uploaded file with ID {}'.format(uploaded.get('id')))

# 或者下载文件(举例)  在google drive中的文件ID
download = drive.CreateFile({'id': '1BZOv422XJvxFUnGh-0xVeSvgFgqVY45q'})

download.GetContentFile('train_LbELtWX.zip')

!unzip train_LbELtWX.zip

3. 第三种方式

生成硬盘挂载文件夹gdrive,之后可以利用正常的linux环境下的文件处理命令,比较方便。

!apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools
!add-apt-repository -y ppa:alessandro-strada/ppa 2>&1 > /dev/null
!apt-get update -qq 2>&1 > /dev/null
!apt-get -y install -qq google-drive-ocamlfuse fuse
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
from oauth2client.client import GoogleCredentials
creds = GoogleCredentials.get_application_default()
import getpass
!google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret} < /dev/null 2>&1 | grep URL
vcode = getpass.getpass()
!echo {vcode} | google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret}

#生成gdrive文件夹
!mkdir -p gdrive
!google-drive-ocamlfuse gdrive 

4.将本地文件与虚拟机之间的上传或者下载

from google.colab import files

uploaded= files.upload()
for fn in uploaded.keys():
 print('User uploaded file
	"{name}" with length {length} bytes'.format(name=fn,
length=len(uploaded[fn])))

from google.colab import files
files.download('./weight.best.hdf5')
Google Colab 中运行 KITTI 数据集进行深度学习或计算机视觉任务,需要考虑数据下载、存储、处理和模型训练的全流程。以下是一个详细的指南,帮助在 Colab 环境中高效地运行 KITTI 数据集相关任务。 ### 数据集准备与存储 1. **将工作目录切换到 Google Drive** 由于 Colab 的 GPU 运行时大约在 12 小时后会断开连接,存储在本地的数据将丢失,因此建议将 Google Drive 作为持久化存储路径。使用以下命令将当前工作目录切换到 Google Drive: ```python from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') %cd /content/drive/MyDrive ``` 运行上述代码后,需要授权访问 Google Drive,并将工作目录切换至指定路径。这样可以确保数据和模型文件不会因运行时中断而丢失 [^1]。 2. **下载 KITTI 数据集** KITTI 数据集通常包括点云文件、标签文件、图像文件和校准文件。可以通过以下命令进入指定目录并下载数据: ```python %cd /content/drive/MyDrive/kitti !wget <link_of_point_cloud_file> !wget <link_of_label_file> !wget <link_of_image_file> !wget <link_of_calib_file> ``` 替换 `<link_of_...>` 为实际的下载链接。建议使用官方或可信来源提供的 KITTI 数据集链接 [^2]。 ### 数据预处理 1. **加载点云数据** KITTI 数据集中的点云数据通常以 `.bin` 文件格式存储。可以使用 NumPy 加载这些文件: ```python import numpy as np point_cloud = np.fromfile('path_to_point_cloud.bin', dtype=np.float32).reshape(-1, 4) ``` 2. **实现最近邻搜索** 对于点云数据,通常需要实现最近邻搜索。可以使用 NumPy、SciPy 或自定义的 KDTree 实现: ```python from scipy.spatial import KDTree tree = KDTree(point_cloud[:, :3]) # 忽略强度信息 distances, indices = tree.query(point_cloud[:, :3], k=8) # 8-NN 搜索 ``` 该代码片段展示了如何使用 `scipy.spatial.KDTree` 对点云进行 8-最近邻搜索 [^3]。 ### 模型训练与优化 1. **构建深度学习模型** 使用 PyTorch 或 TensorFlow 构建深度学习模型。以下是一个简单的示例,使用 PyTorch 构建一个用于点云分类的模型: ```python import torch import torch.nn as nn class PointNet(nn.Module): def __init__(self): super(PointNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(3, 64, 1) self.conv2 = nn.Conv1d(64, 128, 1) self.conv3 = nn.Conv1d(128, 1024, 1) self.fc1 = nn.Linear(1024, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, 256) self.fc3 = nn.Linear(256, 10) def forward(self, x): x = torch.relu(self.conv1(x)) x = torch.relu(self.conv2(x)) x = torch.relu(self.conv3(x)) x = torch.max(x, 2, keepdim=True)[0] x = x.view(-1, 1024) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = torch.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x ``` 2. **训练模型** 在 Colab 中使用 GPU 进行模型训练,确保训练数据和模型都在 GPU 上: ```python device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = PointNet().to(device) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) criterion = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(20): # 训练 20 个 epoch model.train() for data, target in train_loader: data, target = data.to(device), target.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}') ``` ###
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