但是这一个发现表明,Colab上默认包的版本比Kaggle更新的要快。 前文提到的硬件差异,似乎并不是导致Kaggle混合精度性能不佳的原因。那么软件差异似乎是答案,我们观察到,两平台唯一的软件差异就是,Kaggle使用CUDA 9.2.148 和 cuDNN 7.4.1,而Colab 使用CUDA 10.0.130 和 cuDNN 7.5.0。 CUDA是Nvidia的API,可以直接...
kaggle datasets init -p /path/to/dataset # create the dataset kaggle datasets create -p /path/to/dataset 1. 2. 3. 4. Your dataset will be private by default. You can also add a-uflag to make it public when you create it. Create a New Dataset Version # generate a metadata file #...
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> 这就可以开始训练模型了。完成训练后,可以将权重文件导出到Kaggle数...
那么软件差异似乎是答案,我们观察到,两平台唯一的软件差异就是,Kaggle使用CUDA 9.2.148 和 cuDNN 7.4.1,而Colab 使用CUDA 10.0.130 和 cuDNN 7.5.0。 CUDA是Nvidia的API,可以直接访问GPU的虚拟指令集。cuDNN是Nvidia基于CUDA的深度学习原型库。根据Nvid...
# You can specify the portion of dataset for saving time and disk space ! unzip -q ./drive/MyDrive/kaggle/<CompetitionID>.zip train/* -d <CompetitionID> 这就可以开始训练模型了。完成训练后,可以将权重文件导出到Kaggle数据集,并通过Kaggle API提交预测,对于完整的教程,可以参考https://github.com...
具有免费的TPU。TPU和GPU类似,但是比GPU更快。TPU是谷歌自行开发的一款芯片,但不幸的是,尽管Colab意在整合PyTotch和TPU,但TPU对PyTorch的支持仍不太友好。如果使用TensorFlow进行编程,而不是使用FastAI/Pytorch编程,那么在Colab上使用TPU可要比在Kaggle上使用GPU快多了。
本文用一个图像分类的任务来比较Kaggle和Colab的计算性能。该任务的目标是构建一个深度学习模型,对猫狗的图像进行分类。数据集包含25000张图像,猫和狗的样本数是均衡的。将数据集分为两部分,其中23000张图像用于训练,另外2000张用于验证。 Cat and dog images from the dataset ...
然后把train.txt和val.txt上传到Kaggle的Dataset中,具体操作见视频。 下一步需要构建训练和测试用的Dataset和定义collate_fn,这里我主要参考了下面两个链接: https://github.com/yuanzhoulvpi2017/zero_nlp https://github.com/liucongg/ChatGLM-Finetuning ...
# 下载notebook kaggle.api.dataset_download_files('dataset_name', path='download_path', unzip=True) 其中,dataset_name是notebook所在的数据集名称,download_path是下载文件的保存路径,unzip=True表示下载后解压文件。 运行Python代码,即可从Kaggle下载notebook并保存到指定路径。 需要注意的是,Kaggle上的notebook...
Cat and dog images from the dataset 本文用FastAI库构建了一个卷积神经网络,并以ResNet30为基础运用迁移学习训练该模型。模型的训练使用了以下几个技巧,分别是数据增广和学习率退火。在模型的测试阶段,本文使用测试时间增广技术来构建测试集。本节的代码改编自FastAI的示例(https://github.com/fastai/fastai/blob/...