kaggle 和colab入门

最新推荐文章于 2025-01-08 00:25:20 发布
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深度学习免费GPU平台

kaggelg官网：https://www.kaggle.com/
colab官网:https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb

Colab

colab使用谷歌云盘作为存储，需要科学上网，比kaggle高级多了，可以方便的上传、删除、修改数据和代码。谷歌账号

新建笔记本，在Colab上挂载Google Drive

在这里插入图片描述

上传文件夹到云端硬盘

在这里插入图片描述

进入到文件所在的目录

import os
path="/content/drive/My Drive/untitled"
os.chdir(path)
os.listdir(path)

运行目录下欧文件
在这里插入图片描述
更改GPU和CPU位置

在这里插入图片描述

kaggle

可以用谷歌账号直接登陆

添加数据集和文件时：
在这里插入图片描述
添加文件未找到可以删除的地方

GPU和CPU切换设置
在这里插入图片描述

Kaggle入门房价预测
**My Coding Family**
05-24 859
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
Pytorch入门实战（7）：基于BERT实现文本隐喻二分类（Kaggle入门题目）
iioSnail的博客
08-19 3767
Bert入门实战，文本二分类问题
【通俗理解】Kaggle vs Colab：云端算力大比拼 —— 免费算力资源详细对比
神经美学_茂森的博客
01-08 1441
核心结论：Kaggle和Colab各有优势，Kaggle在GPU时长和稳定性方面更具优势，而Colab在易用性和灵活性方面表现更好。#算力对比(Computing Power Comparison)#免费计算资源(Free Computing Resources)#云计算平台(Cloud Computing Platform)#深度学习平台(Deep Learning Platform)#GPU资源(GPU Resources)
Google Colab和Kaggle搭配使用
edmond999的专栏
01-19 3452
深度学习越加火热，但是，很多实验室并没有配套的硬件设备，让贫穷的学生党头大???? 经过网上大量的搜罗，我整理了适合学生党的深度学习解决方案。利用Colab + Kaggle两大免费的GPU环境，让深度学习变得简单。 Colab Colab基础使用 Google Colab提供了免费K80的GPU，通过Google Drive就可以很好的白嫖一波了 ????Colab 实用教程 Colab进阶使用 通过下载Google备份与同步到本地端，就可以实现数据的同步，保证了较大量的数据集在云端和本地端直
网站Colab与Kaggle
CSTGYinZong的博客
05-29 1543
教你白嫖算力（默认你会科学上网）1.Colab白嫖方式1.1 注册1.2 安装Colab1.3 新建ipynb文件1.4 初始化代码1.5 运行代码1.6 头疼问题1.6.1 长时间挂机就掉线2.Kaggle白嫖方式2.1 注册2.2 新建Notebook2.3 使用数据集2.3.1 使用Kaggle的数据集2.3.2 使用自己的代码和数据集2.4 使用GPU2.5 后台运行2.6 运行代码2.7 数据集和代码管理 1.Colab白嫖方式 1.1 注册 登录谷歌云硬盘。需要注册个Google账号。 1
Google Colab, Kaggle
连理o的博客
08-18 2318
Colab 使用简介
两大免费云端 GPU：Colab 和 Kaggle
fu_jian_ping的博客
08-17 1094
两大免费云端 GPU：Colab 和 Kaggle，爱学习的你究竟该如何选择？​​​​​​​
Kaggle：Kaggle入门与环境搭建PDF
最新发布
06-14
Kaggle的环境搭建是新手入门的第一步，通常需要了解其竞赛的规则、熟悉常用的数据分析工具和编程语言。对于大部分的Kaggle竞赛，掌握Python语言和一些流行的数据科学库（如Pandas、NumPy、Scikit-learn和TensorFlow...
colabcode:在Google Colab或Kaggle笔记本上运行VSCode（代码服务器）
03-16
在Google Colab或Kaggle Notebooks上运行代码服务器 入门 ColabCode也有一个命令行脚本。 因此，您可以仅从命令行运行colabcode 。 colabcode -h将给出以下内容： usage: colabcode [-h] --port PORT [--password ...
Google Colab简易\入门\常规\常用操作和命令
Aaronliw的博客
02-27 3518
Google Colab简易\入门\常规\常用操作和命令 我所有的自负都来自我的自卑；所有的英雄气概都来自于我内心的软弱； No.1 先FQ （上得了外网，才能使用google） 需要获得v-p-n ； 服务器 google\亚马逊…； 免费的可以蹭蹭看你会不会找； No.2 搜索google drive No.3 注册google账号，并登陆，点击转到云端硬盘 No.4 进入colab后，先绑定/挂载google drive云端硬盘 Colab 修改背景： No.5
kaggle和colab入门
stay_zezo的博客
08-30 2698
kaggle和colab都是谷歌的机器学习平台，都提供了gpu和tpu，但都有一定时间限制。对于没有gpu又不想花钱的朋友来说，是一个不错的选择。kaggle不需要科学上网，colab很好用，但是需要科学上网。 kaggle和colab对比： kaggelg官网：https://www.kaggle.com/ colab官网:https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb 文章目录1、kaggle使用方法 1、注册kaggle账号 2
colab和kaggle的正确用法
qq_33694238的博客
05-07 1608
1.首先在kaggle设置里面把你的kaggle.json 下载下来 2. 移动到谷歌云盘里面（我放在kaggle/kaggle.json的位置） colab新建一个ipynb，粘贴下面代码，挂靠验证一下（每个ipynb都需要这样挂靠） !cp /content/drive/'My Drive'/kaggle/kaggle.json /root/.kaggle !kaggle compet...
免费GPU哪家强？谷歌Kaggle vs. Colab
AI科技大本营
06-09 1万+
作者 | Jeff Hale译者 | Monanfei责编 | 夕颜出品 | AI科技大本营（id：rgznai100）谷歌有两个平台提供免费的云端GPU：Colab和K...
Kaggle：免费 GPU 使用指南，Colab 的理想替代方案
Hoper-J的博客
11-07 1万+
“白嫖”免费 GPU 的图文攻略。
2. colab 和kaggle使用
aigonna
08-05 1408
1. 挂载硬盘 import os from google.colab import drive drive.mount('/content/drive', force_remount=True) 2. kaggle使用 去kaggle生成自己的token令牌上传到相应位置, 复制加权限 #!mkdir /root/.kaggle/ #如果没有 !cp /content/kaggle.json /root/.kaggle/kaggle.json !chmod 600 /root/.kaggle/kaggl
深度学习利用Kaggle和Colab免费GPU资源训练
EmileJiao的博客
12-28 703
这两个平台，我先用的Colab，在修改完无数bug，成功训练完一个epoch后，超时了，查阅了官网资料，之后应该还可以用，但这个限制是动态的，你可能第二天就可以用，也没准下个月。遂放弃，转战利用kaggle训练。这两个平台我都成功训练了，把参考的博客方法列出来。
如何将kaggle上的数据加载到colab上
weixin_45326873的博客
10-31 767
对于第一次将kaggle上的数据集加载到cobal上，主要包括如下步骤。
Google在线的Python神器colab
勤学如春起之苗，不见其增，日有所长！ 辍学如磨刀之石，不见其损，日有所亏！
05-21 2539
【文章来源】 公众号：大邓和他的python 环境配置对于大多数人来说都是拦路虎，我们小白往往不知道： 怎么正确的安装 不知道选择什么 怎么安装常用的第三方库 。。。 Google推出了一个在线的网站 https://colab.research.google.com ，这些问题现在已经不是问题了。而且Colab还有更多新奇的功能，绝对亮瞎我们的眼睛。下面跟着大邓一起去看看吧 一、新建云端notebook 打开 https://colab.research.google.com 网站，我们就能看到浏.
Google Colab使用教程
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m0_51124027的博客
03-07 1万+
一、Colab简介 https://colab.research.google.com/ Colaboratory 是一个免费的 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。借助 Colaboratory，可以编写和执行代码、保存和共享分析结果，以及利用强大的计算资源，所有这些都可通过浏览器免费使用。 二、如何使用Colab 2.1谷歌云盘 1、搜索谷歌云硬盘链接: https://www.google.com/intl/zh-CN/drive/，点击“转至Goog
深度学习入门2
03-10
<think>好的，我现在需要帮助用户找到深度学习入门的学习资源和教程。根据用户提供的引用内容，我需要整合这些信息并给出合适的建议。 首先，用户提到了吴恩达的《深度学习专项课程》[^1]，这是一个很好的起点。这门课程系统性强，适合入门，我应该推荐它作为首要资源。接下来，用户的中文GitHub教程[^2]也是一个补充资源，特别是针对中文读者和TensorFlow 2.x的学习者。我需要明确指出这个资源的特点，比如中文支持和框架版本，方便用户选择。 然后，用户提供的书籍和资源链接[^3]提到了深度学习的特征提取和自动化预处理，这可能涉及理论部分。我应该建议结合理论与实践，例如在学习理论的同时进行项目练习，并提到相关资源中的例子，如卷积神经网络和Transformer模型的应用。 关于PyTorch的教程[^4]，用户提供了代码示例和数据加载器的使用，这说明用户可能对PyTorch框架感兴趣。我应该将PyTorch的学习资源单独列出，并推荐官方教程和实践项目，如使用nn.Module构建模型。 此外，用户可能还希望了解如何选择合适的学习路径，比如理论与实践的结合，以及不同框架（如TensorFlow和PyTorch）的选择。因此，在建议中需要涵盖这些方面，帮助用户制定学习计划。 最后，需要确保回答结构清晰，分点列出资源类型，如在线课程、书籍、框架教程等，并在每个部分提供具体推荐和理由。同时，生成的三个相关问题需要覆盖学习路径、资源推荐和框架选择，以帮助用户进一步探索。</think>### 深度学习入门学习资源与教程推荐 #### 1. **系统化在线课程** - **吴恩达《深度学习专项课程》** 该课程由深度学习领域权威专家吴恩达教授设计，涵盖神经网络基础、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等核心内容，适合零基础学习者系统入门。 - 特点：理论与实践结合，包含编程作业（如使用Python实现神经网络）。 - 学习路径：从逻辑回归逐步过渡到复杂模型（如Transformer）。 - **Fast.ai 实践导向课程** 以“自上而下”的教学方式，通过实际项目（如图像分类、自然语言处理）快速掌握深度学习应用，适合偏好动手实践的学习者。 --- #### 2. **书籍与文档** - **《深度学习入门》（中文版）** 适合理论入门，讲解神经网络基本原理、反向传播算法等，配套代码示例帮助理解。 - **GitHub 中文教程（TensorFlow 2.x）** 针对中文读者，提供TensorFlow 2.x的实战案例，涵盖数据预处理、模型构建与部署。 --- #### 3. **框架专项教程** - **PyTorch 官方教程** 学习如何通过继承`nn.Module`类定义模型（如线性回归、CNN），并使用`DataLoader`高效加载数据。例如： ```python class Model(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.linear = nn.Linear(1, 1) def forward(self, x): return self.linear(x) ``` - **TensorFlow 官方指南** 从Keras API入门，快速搭建全连接网络、RNN等模型，适合工业级应用开发。 --- #### 4. **补充资源** - **Kaggle竞赛与开源项目** 通过实战（如房价预测、MNIST分类）巩固知识，学习数据预处理和特征工程技巧[^3]。 - **论文精读（如AlexNet、ResNet）** 结合课程与代码复现经典论文，理解模型设计思想。 --- ### 学习建议 1. **先掌握基础数学**：线性代数、概率论、微积分是理解模型原理的关键。 2. **边学边练**：在Colab或Jupyter Notebook中复现代码，尝试调整超参数观察结果。 3. **社区交流**：加入Stack Overflow、知乎等平台，解决调试中的具体问题。
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