Google colab环境配置,代码复现

本文介绍了如何在GoogleColab中设置工作路径,克隆并安装Monodepth2项目,配置依赖,挂载GoogleDrive,上传数据集,训练深度学习模型,以及评估和分享结果。详细步骤涵盖了从环境配置到模型训练的全过程。

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

工作路径设置

from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive')

# 挂载谷歌云盘 打开一个新的colab,这一步一定要做的!!!做了才能从本地上传文件到这里

import os path = "/content/gdrive/MyDrive/pilipala/deep-learning-for-image-processing/pytorch_classification" # 设置工作路径

os.chdir(path)

os.listdir(path)

下载git文件

!git clone http

安装环境所需要的包

安装一些需要的包,要求在requirements.txt内 也可以通过以下命令安装:(先将requirements文件内的第一行tensorflow-gpu删掉)

!pip install -r requirements

运行代码

!python 路径 !python '/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Deep_learning_in_WSI/opencv/opencv_demo.py'

monodepth2

步骤1:打开Google Colab

  1. 访问Google Colab

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