谷歌colab的配置

我们可以使用google colab进行深度学习的训练，配置过程如下：

1.  注册谷歌网盘账号（https://drive.google.com）

2.  https://colab.research.google.com/
打开colab（类似于jupyter notebook）

3.  通过
https://www.jianshu.com/p/ce2e63d1c10c
链接中的方式进行授权，具体过程：

i 首先输入：!ls，得到如下结果：

ii 将下面的命令拷贝过去运行授权，两次输入验证密码：

!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} < /dev/null 2>&1
| grep URL

vcode = getpass.getpass()

!echo {vcode} | google-drive-ocamlfuse
-headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret}

得到如下图的结果：

iii 在命令行输入如下代码：在网盘建立文件夹（没报错说明成功了）

!mkdir -p drive

!google-drive-ocamlfuse drive

iv 将要训练的数据集和代码放入同一个文件夹传到网盘,放入Colab Notebooks文件夹下。

v 输入如下命令切换路径：（没报错说明成功了）

import os

os.chdir(“drive/Colab Notebooks/tfrecords”)

vi 再次!ls发现切换到自己的目录下了

vii 将python代码copy到notebook中运行就可以了

问题：在传文件时发现只有90多个tfrecord

分析：正常来说应该至少1000多个tfrecord，分析为些代码时将很多文件重名冲掉了，经过检查果然，于是，我在生生的tfrecord前都加上了标签名字。但是，似乎并没有解决根本问题，我选了两个分类中正常样本进行分类，发现准确率和loss还是不理想，还是打算扩大batchsize试试。

几条linux命令：

1.    
压缩/解压缩：zip
-r x.zip dirname     unzip x.zip

2.    
统计文件夹下的文件数目：ls -l |grep
“^-”|wc -l 文件的个数

ls -l |grep “^ｄ”|wc -l 目录的个数

ls -lR|grep “^-”|wc -l 文件的个数，包括子文件

参考链接：https://www.cnblogs.com/zhilu-doc/p/6081193.html