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...
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。 缺点 部分用户在Colab中的共享内存较小。 谷歌云盘的使用较为麻烦。每个会话都需要进行身份验...
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...
通过调查发现,Kaggle的默认包中的torch和torchvision的版本都很老,将它们的版本更新到和Colab上的一样后,Kaggle的运行时间并没有改变。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...
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。
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...
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...
然后构建Dataset,这里我用的是Hugging Face的datasets库,可以方便地构建Dataset对象。具体用法见https://huggingface.co/docs/datasets/index。 train_dict=convert_txt('/kaggle/input/wechatdata/train.txt')train_data=Dataset.from_dict(train_dict)val_dict=convert_txt('/kaggle/input/wechatdata/val.txt')val...
! 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>
# 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...