Kaggle上减小iteration跑Nerf代码

最新推荐文章于 2025-04-22 23:27:51 发布

原创最新推荐文章于 2025-04-22 23:27:51 发布 · 479 阅读

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分享如何在Kaggle上通过GitHub编辑Nerf源代码，实现减少迭代次数以加快深度学习训练，即使GPU限制时间短也能高效完成任务。

深度学习选修课上老师让我们跑一跑Nerf的代码，由于3D比2D复杂的多得多得多，而Kaggle上的gpu只能连续使用六个小时来跑，在Github上找到的Nerf的源代码中iteration=200000，大概是十二个小时多能够跑完。

有些大佬能够将iteration分成好几个iteration，然后一部分一部分的来跑。但这对于代码废物的我来说简直是太难了！所以我想到了直接在代码中把iteration改小的操作hhh

然鹅，直接在Kaggle中使用!git clone (代码的网址），链接到的是原来的iteration=200000的代码，链接之后在Kaggle上的Notebook也不知道点哪里可以修改（可能是我比较菜，没有找到修改的地方……

所以，我自己在我的Github上面创建了一个Repositories：

首先登陆Github之后，界面如下：

点击New新建自己的Repositories，

然后点击import，import成功后点进去自己新建的Repositories，

然后点进想要编辑的py文件，右上角有edit this file的选项，即可对py文件进行编辑的操作。

然后就可以在Kaggle上运行iteration=20000的Nerf代码啦~

like this! 唉我的深度学习血泪史TAT

确定要放弃本次机会？

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《论文复现》EmotionFlow 如何在kaggle上运行github代码

MyHeartWillGoOn

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之前分析过关于EmotionFlow的论文，今天就来将论文中的代码来跑一下，如果想在本地跑这个代码，就需要用到MELD数据集，这个下载起来非常大，所以我就去kaggle中去找资源，如果不想麻烦的，可以直接用我下载好的数据：【链接如下】csdn资源下载另外之前也一直是在看论文，都没有真正完整的跑过一个代码，可能也是受限于计算资源，很多时候你会发现，代码不是你想跑就跑，不说也没有GPU就是有时候连个数据集自己的电脑都不够装。。。脑阔疼所以为了高效运行，果断去白嫖一下kaggle的GPU资源。

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