谷歌colab平台简单使用及读取自己的数据集 |
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前言
最近在做一个项目,用自己的数据集训练一个YOLOv3的目标检测模型,但苦于自己电脑配置太低,在朋友的推荐下,选择了谷歌Colab平台,对我来说在、,真是发现了一个新天地(见识太短,勿喷,哈哈)。 本文将对colab的简单配置、使用进行介绍。 什么是ColabColaboratory 是一个免费的 Jupyter 笔记本环境,免费提供GPU运算服务,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行。可以上传训练自己的数据集。 Colab的配置也可以说是使用Colab的前期准备。 1、谷歌云端硬盘谷歌云盘可以是说是进行Colab的入口,因为Colaboratory平台是依赖于谷歌云盘的,创建所有代码也都是存在谷歌云盘里的,而且云盘还免费提供了15G空间。 我可以首先在云盘里新建个文件夹MyColab![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Colab已经安装的有很多包,比如Keras、Tensorflow、PyTorch等等。 运行以下代码 !apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools !add-apt-repository -y ppa:alessandro-strada/ppa 2>&1 > /dev/null !apt-get update -qq 2>&1 > /dev/null !apt-get -y install -qq google-drive-ocamlfuse fuse from google.colab import auth auth.authenticate_user() from oauth2client.client import GoogleCredentials creds = GoogleCredentials.get_application_default() import getpass !google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret} &1 | grep URL vcode = getpass.getpass() !echo {vcode} | google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret}会出现下面效果,点击链接,登陆谷歌账号,将获取的验证码复制粘贴至下面那个框中,然后回车就行,注意: 要输入两次。 如果需要训练自己的数据集,需要这一步 首先将自己的数据集上传至谷歌云盘里,比如我这里在云盘里新建一个DataSet文件夹,将数据集上传至此文件夹下。运行以下代码装载云盘,或如下图点击按钮进行装载,右侧会出现drive文件夹,。 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive')
当训练和保存自己的模型时,加载数据集路径如上面那样, |
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