Kaggle Notebooks are a computational environment that enables reproducible and collaborative analysis.
因为整个kernel相当于一个虚拟的环境,自然会有路径之类的信息,我们通过在命令前面加上!(感叹号)来使用它,从下面的例子中我们可以看到船只数据集和预训练模型资源的位置: 然后我们就可以在代码中使用它们了。 代码提交 代码怎么运行呢?只要点击那个运行按钮即可,可以一步一步运行也可以点击快进键...
具体的组成元素如下图所示,此时可以点击【Copy and Edit】将这个Notebook fork一份,也就是复制一份为自己的。 Kernel运行和提交 如果点击【Copy and Edit】或在Kaggle上任意界面点击【New Notebook】,都会进入Notebook的编辑状态,Notebook的编辑状态和Jupyter Notebook没有什么区别,主要的界面组成元素有: 代码编辑区...
这里举几个已经导入数据集的例子,其中第一个是船只识别的数据集,而第二个是Pytorch神经网络框架中的预训练模型,至于我们如何如何找到他们,其实也很简单。 因为整个kernel相当于一个虚拟的环境,自然会有路径之类的信息,我们通过在命令前面加上!(感叹号)来使用它,从下面的例子中我们可以看到船只数据集和预训练模型资源...
开始使用Kaggle: 登录成功后,你将进入Kaggle的个人主页。在这里,你可以浏览和参加各种数据竞赛、下载数据集、使用Kaggle的Kernel进行代码编写和提交等操作。 希望以上步骤能帮助你顺利注册和登录Kaggle。如果你在使用过程中遇到任何问题或疑问,可以随时联系Kaggle的客服支持团队寻求帮助。
这类似于Jupyper Notebook.在这里面可以直接编译python,可以在code和markdown之间自由切换,可以很方便地复现和分享.还有一点就是你可能不需要将数据集下载下来,也不需要配置本地的python以及各种库(比如pandas,numpy等),直接在网页上进行数据挖掘.Kernel上还可以分享代码(初学者好的学习去处),在Forum(论坛)回答问题还...
Kaggle Kernel 的操作过程如上所示,整体可以分为不同的状态。如果读者之前对 Github 比较熟悉,这里应该可以很快的上手。为 Kaggle 平台整体的操作流程,按照不同的操作得到不同状态的 Notebook。 Kaggle组队 在比赛的【Team】界面完成,输入其他队伍的名称。 Kaggle反作弊机制 作弊行为 私下共享代码,不组队; 私下共享Dat...
(in_channels=3,out_channels=32,kernel_size=3)self.pool=nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)self.conv2=nn.Conv2d(in_channels=32,out_channels=64,kernel_size=5)self.dropout=nn.Dropout2d(p=0.1)self.adaptive_pool=nn.AdaptiveMaxPool2d((1,1))self.flatten=nn.Flatten()self.linear1=nn....
Kaggle 官网上分享了怎样能在 Kaggle Kernels 上使用 GPU,并展示了示例代码: 添加GPU 我们首先打开 Kernel 控制界面,为当前的 Kernel 设置运行一个 GPU。 选择“Setting”选项,然后选择“Enable GPU”。接着在控制栏上检查你的 Kernel 是否连上了 GPU,连接状态应显示为“GPU ON”,如下图所示: ...
大家都会在【Kernels】里分享自己的解题代码,不仅对于解题很有帮助,对于日常的技能学习都很有用,至少我很喜欢逛kernel的。第一次可以随便进去逛逛。 6. Discussion - 学会看别人的思路 同样在菜单栏里面的【Discussion】是大家讨论解决思路的地方,不一定是解题的代码,也有散发性的一个观点,或者吐槽比赛比累了比烦了...