谷歌colab运行自己的项目的一些细节

1.连接谷歌colab

from  google.colab  import  drive
drive.mount('/content/gdrive')

2.安装相关的包，版本要对应好，注意卸载掉之前的tf，可能存在版本不对应问题

!pip install keras==2.1.0
!pip uninstall -y tensorflow
!pip install tensorflow-gpu==1.14.0

3.找到相关路径，以及数据集的路径，同时要修改原本py文件中引用数据集的相对路径

import os
import sys
path1="/content/gdrive/MyDrive/keras-gat-master"
os.chdir(path1)
os.listdir(path1)
sys.path.append('/content/gdrive/MyDrive/keras-gat-master/data')

4.运行py文件

!python gat.py

一部分的运行结果如下：

 谷歌colab的文件存储如下：

from  google.colab  import  drive
drive.mount('/content/gdrive')

!pip install dgl-cu101 dglgo -f https://data.dgl.ai/wheels/repo.html
!pip install keras==2.2.4
!pip install ogb==1.3.3
!pip uninstall pytorch
!pip install torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 

import os
import sys
path1="/content/gdrive/MyDrive/no-sampling"
os.chdir(path1)
os.listdir(path1)
sys.path.append('/content/gdrive/MyDrive/no-sampling/dataset')

!python run.py

!pip install dgl-cu113 dglgo -f https://data.dgl.ai/wheels/repo.html
!pip install keras==2.2.4
!pip install ogb==1.3.3