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')
### 更改或替换Google Colab中的数据集 在Google Colab中更换或修改数据集,通常需要根据具体任务调整数据路径、配置文件以及相关脚本。以下是实现这一目标的详细说明: #### 1. 数据集存储位置 确保新的数据集已上传至Google Drive,并存放在指定目录下。例如,假设新数据集存储在`/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/新数据集/`中[^1]。 #### 2. 修改配置文件 如果使用YOLOv3或其他深度学习框架,需更新`data.yaml`或类似配置文件以指向新数据集的路径。例如: ```yaml train: /content/drive/My Drive/Colab Notebooks/新数据集/train/ val: /content/drive/My Drive/Colab Notebooks/新数据集/val/ ``` 此操作确保训练和验证数据分别从正确路径加载[^3]。 #### 3. 更新模型训练脚本 若原脚本中包含固定路径(如绝对路径),需将其替换为相对路径或以`/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/`开头的新绝对路径。例如,在YOLOv3测试命令中: ```bash !./darknet detector test data/obj.data cfg/yolov3_custom2.cfg ./backup/yolov3_custom2_last.weights /content/drive/My\ Drive/Colab\ Notebooks/新数据集/images/test.jpg -thresh 0.3 ``` 上述命令将测试图片路径更改为新数据集下的`test.jpg`[^2]。 #### 4. 检查数据格式 确保新数据集遵循模型所需的格式(如YOLO格式、VOC格式等)。如果需要转换格式,可参考相关工具或脚本完成转换[^3]。 #### 5. 验证更改 运行以下代码片段以验证数据集是否正确加载: ```python import os train_path = "/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/新数据集/train/" val_path = "/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/新数据集/val/" print("Train Data:", os.listdir(train_path)) print("Validation Data:", os.listdir(val_path)) ``` ---
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