from google.colab import files files.upload() 上传完成后,你可以使用以下代码将API凭证文件移动到正确的位置: 代码语言:txt 复制 !mkdir -p ~/.kaggle !mv kaggle.json ~/.kaggle/ 现在,你可以使用Kaggle API下载数据集。使用以下代码,将刚才复制的数据集下载链接粘贴到kaggle_dataset_url变量中,并指定下载的...
kaggle datasets download-d 数据集index-p'/content/drive/MyDrive/Colab_Notebooks/dataset' 下载好后进行解压 这里是zip模式的压缩包,如果是7z换一下代码 !unzip-n'/content/drive/MyDrive/Colab_Notebooks/dataset/public-image-database'-d'/content/drive/MyDrive/Colab_Notebooks/dataset' 结束。 如果不是dri...
粘贴执行即可。 e.g.此时会复制出“kaggle datasets download -d rashikrahmanpritom/heart-attack-analysis-prediction-dataset”命令,在命令行加!粘贴。 !kaggle datasets download-d rashikrahmanpritom/heart-attack-analysis-prediction-dataset 点击复制 此时数据集就已经打包下载在你的colab目录中啦。 如果下载下来是...
api_token = {"username":"lky190249","key":"8e5bafa71ffe555c3fe75749523743c2"}importjsonimportzipfileimportoswithopen('/root/.kaggle/kaggle.json','w')asfile: json.dump(api_token, file) !kaggle datasets download -d iarunava/happy-house-datasetifnotos.path.exists("/content/competitions/ha...
! mkdir -p<CompetitionID>! unzip -q ./drive/MyDrive/kaggle/<CompetitionID>.zip -d<CompetitionID># You can specify the portion of dataset for saving time and disk space ! unzip -q ./drive/MyDrive/kaggle/<CompetitionID>.zip train/* -d<CompetitionID> ...
dataset - 在 Google Colab 中使用 Kaggle 数据集 在Google Colab中使用Kaggle数据集 详细步骤: (1)自己账户的API的建立 下载kaggle.json文件 (2)在colab中的操作 !pip install kaggle from google.colab import files files.upload() 此处上传下载的kaggle.json文件 ...
!kaggle competitions download -c {name} # 竞赛的名字就是 url 里面的 finetuned 模型提交到 kaggle datasets 创建数据集 %%bash # 1. bert 文件夹下面放的是 fintuned 好的模型 # 2. 打开 dataset-mtetadata.json 替换 INSERT_SLUG_HERE 成你的数据集的名字,title 对应网页展示,id 对应 url kaggle dat...
Create a New Dataset Version Interacting with Notebooks Creating and Running a New Notebook 参考文献 Colab 介绍 Jupyter Notebook:在 Colab 中,python 代码的执行是基于.ipynb文件,也就是 Jupyter Notebook 格式的 python 文件 代码执行程序:代码执行程序就是 Colab 在云端的 “服务器”。笔记本连接到代码执行...
!kaggle datasets download -d username/dataset-name 下载完成后,你可以使用以下命令解压缩数据集: 代码语言:txt 复制 !unzip dataset-name.zip 一旦数据集解压缩完成,你就可以在Colab中使用它进行数据分析、机器学习等任务了。 总结一下,使用Colab的Kaggle数据集的最佳实践是通过Colab与Kaggle CLI进行集成,以便在Cola...
Kaggle/Colab Notebook首先clone了git项目仓库,然后安装相关的Python依赖,接着运行了目录下的initialize.py,主要是下载各种需要的模型文件(预训练BERT、WavLM模型、BERT-VITS模型)。 然后需要指定相关的路径(其实真正需要指定的就是input_root,对应上传数据集的路径,其他路径如dataset_root和model_name都是输出文件的目录...