Google Colab训练数据集教程

一般情况下,先将我们本地的项目上传到github,然后在colab里面git clone我们的项目:

现在谷歌云盘里面新建pytorch文件夹,然后挂载一下即可,然后再clone,这样数据不会丢失。Google Colab训练数据集教程_第1张图片

Google Colab训练数据集教程_第2张图片

比如:

!git clone https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing.git

Google Colab训练数据集教程_第3张图片

然后cd到我们的目录文件夹下面。

对于数据集的下载,可以使用wget,然后使用tar解压,

!wget http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz
!tar zxf /content/deep-learning-for-image-processing/data_set/flower_photos.tgz

Google Colab训练数据集教程_第4张图片

然后运行我们的项目:

Google Colab训练数据集教程_第5张图片

路径问题:

由于colab和本地环境稍有不同,

一般需要将file的路径改成colab的绝对路径,使用相对路径可能会出现问题。

Google Colab训练数据集教程_第6张图片

解决colab掉线问题:

在浏览器f12里面,打开console,输入以下代码运行:

function ConnectButton(){
    console.log("Connect pushed"); 
    document.querySelector("#connect").click() 
}
setInterval(ConnectButton,60000);

Google Colab训练数据集教程_第7张图片

 

 

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