免费gpu：kaggle本地项目上传使用说明2

已于 2024-01-07 16:28:09 修改
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文章标签： python 深度学习 开发语言 机器学习
于 2023-03-24 09:06:31 首次发布
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版权

简化之前的使用流程，使用shutil.copytree

1、创建一个notebook

 2、上传压缩包

s1

 s2

s3

 3、开启

s1选择gpu比如p100

 s2打开上方运行开关

 4、输入相应代码

注意：这里的aegegga是我前面随便起的名字， mytest是我上传的压缩包的名字

5、运行

grniopgt
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深度学习——使用kaggle中的GPU资源
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之前都是使用CPU来进行模型训练，对于一些小模型还好，等神经网络越来越深，所需计算资源也越来越大，时间耗费也越来越多，这时我们需要使用GPU来进行加速。本章将介绍一下如何使用Kaggle中免费的GPU。（每周只有30h)网络上还有许多免费使用GPU的平台，Kaggle只是其一。 既以为人己愈有，既以与人己愈多。 –2023-10-14 进阶篇。
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kaggle使用说明
kaggle怎么上传文件
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### 如何在Kaggle平台上上传文件 要在Kaggle平台上成功上传文件，可以利用官方支持的`Kaggle API`来完成操作。以下是关于如何配置环境以及执行文件上传的具体说明。 #### 配置Kaggle API 为了能够通过API与Kaggle交互，首先需要安装并配置Kaggle API。具体步骤如下： 1. **安装Kaggle API** 可以通过pip命令轻松安装Kaggle API库： ```bash pip install kaggle ``` 2. **获取认证令牌** 登录[Kaggle网站](https://www.kaggle.com/)后，在账户设置页面下载`kaggle.json`文件。该文件包含了访问Kaggle所需的认证信息[^1]。 3. **放置认证文件** 将下载的`kaggle.json`文件移动至`.kaggle`目录下，并调整其权限以便安全存储： ```bash mkdir ~/.kaggle mv kaggle.json ~/.kaggle/ chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json ``` #### 使用Kaggle API上传文件 一旦完成了上述配置过程，就可以借助Kaggle API实现数据集或竞赛提交文件的上传功能。 1. **创建新数据集** 如果目标是创建一个新的公开或者私有数据集，则可以通过以下命令行指令完成： ```bash kaggle datasets create -p /path/to/dataset/folder -u true ``` 这里的参数解释为： - `-p`: 指定包含要上传的数据文件所在的本地路径。 - `-u`: 表明是否更新已存在的远程数据集（如果存在同名则覆盖）。 2. **向现有竞赛提交解决方案** 若参与某项比赛需定期递交预测结果等文档时，可采用下面的方式快速完成任务： ```bash kaggle competitions submit -c competition-name -f submission-file.csv -m "Submission Message" ``` 参数含义分别为： - `-c`: 赛事名称。 - `-f`: 提交的目标CSV文件位置。 - `-m`: 对应此次提交附加的消息描述。 需要注意的是，尽管过去曾有一个名为`kaggle-cli`的工具用于简化这些流程[^2]，但由于该项目已被废弃，建议始终依赖最新的官方API版本来进行相关活动。 ```python import os from pathlib import Path # Example Python script to automate dataset creation using Kaggle's official library. def upload_dataset(local_path, title=None, description=None): from kaggle.api.kaggle_api_extended import KaggleApi api = KaggleApi() api.authenticate() metadata = { 'title': title or Path(local_path).name, 'id': f"{api.get_config_value('username')}/{Path(local_path).name}", 'licenses': [{'name': 'CC0-1.0'}], 'description': description or '' } with open(os.path.join(local_path, 'dataset-metadata.json'), 'w') as f: json.dump(metadata, f) result = api.dataset_create_new([os.path.join(local_path, file) for file in os.listdir(local_path)], convert_to_csv=True) return result ``` 以上脚本展示了如何自动化构建新的Kaggle数据集的过程，其中涉及到了元数据定义、身份验证调用等多个方面。
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