最近发现kaggle每周给了30小时的GPU额度，直接使用在线jupyter notebook，非常方便。以后就直接在kaggle上练习了。第一版，尽量不要“Save Version”离线运行，因为离线运行只要一个语句出错，整个程序白跑。所以一般是第一版在线跑完，没有错，之后改动比较小的细调时再离线跑。比如这场比赛，因为数据集是压缩包，所以需要先导入库、然后在线解压到缓存里（大概需要20分钟），然
导 论：Kaggle 每周可以白嫖GPU资源约40小时，Kaggle相比于Colab而言可以离线运行，而且运行时间挺长的。Colab如果不开pro会员的话只能使用Tesla k40 这种低级显卡约4小时，开会员的话可以用Tesla V100、P100等显卡。Kaggle侧重于数据竞赛，他们希望你使用Kaggle来跑竞赛题目而不是你的实验工程。然而Kaggle不同于Colab
前言：window10+cuda9.0+cudnn+pycharm+py3.5+tensorflow1.9 这是本文的开发环境一、数据部分：从kaggle下载https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats下载以后直接解压成两个文件，train和test，直接copy在eclipse的工程目录data中即可 二、结构部分： 三、代码部分： 1.input_data.
前方干货预警：这篇文章可能是你目前能够找到的可以无痛跑通LLM微调并基本理解整个流程的门槛最低的入门范例。门槛低到什么程度，本范例假设你是一个三无用户。1，无NLP经验：你没有扎实的NLP理论知识，只有一些基本的炼丹经验。没关系，我们会在恰当的时候告诉你必要的原理。2，无GPU：你没有任何一块可以使用的GPU。没关系，我们直接在Kaggle环境上使用免费的P100GPU，并给没有kaggle使用经
大数据文摘出品编译：小七、宁静 对于从事机器学习行业的人来说，Kaggle比赛可能大家都耳熟能详，它是一个流行的数据科学竞赛平台。 今天文摘菌连线到一个Kaggle比赛top2%得主，让他和读者分享一下他的比赛经验吧！ 读者朋友们，你们好，我是Abhay Pawar，平时热衷于参加一些机器学习的比赛，不知道你以前有没有听过kaggle比赛，如果你参加过就会
最近挤出时间，用python在kaggle上试了几个project，有点体会，记录下。Step1: Exploratory Data AnalysisEDA，也就是对数据进行探索性的分析，一般就用到pandas和matplotlib就够了。EDA一般包括：每个feature的意义，feature的类型,比较有用的代码如下df.describe()
df['Category'].unique()
前言因为使用Stable Diffusion进行AI绘图需要GPU，这让其应用得到了限制本文介绍如何在Kaggle中部署Stable Diffusion，并使用免费的P100 GPU进行推理（每周可免费使用30小时），部署好后可以在任意移动端使用。本项目在stable-diffusion-webui-kaggle基础上进行改进，原作者Github项目地址
欢迎大家Copy and Edit我的ka
文章目录写在前面安装必要的模块和文件1.模块2.文件下载数据读取数据训练模型训练过程评估模型效果测试集准备提交材料提交结果写在最后后面的训练 写在前面这篇接上一篇教程2，终于要看到autogluon在竞赛中的应用了。安装必要的模块和文件1.模块pip install kaggle2.文件下载API文件，通过在kaggle个人账号，点击头像 然后会得到一个kaggle.json文件，如果你是用ka
参考：机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾参考：Kaggle泰坦尼克特征工程和模型融合『解决一个问题的方法和思路不止一种』『没有所谓的机器学习算法优劣，也没有绝对高性能的机器学习算法，只有在特定的场景、数据和特征下更合适的机器学习算法。』 Kaggle上的大神们，也分享过一些experience，说几条我记得的哈： 『对数据的认识太重要了！』 『
IntroKaggle提供免费访问内核中的NVidia K80 GPU。该基准测试表明，在深度学习模型的训练过程中，为您的内核启用GPU可实现12.5倍的加速。 这个内核是用GPU运行的。我将运行时间与在CPU上训练相同模型内核的运行时间进行比较。 GPU的总运行时间为994秒。仅具有CPU的内核的总运行时间为13,419秒。这是一个12.5倍的加速（只有一个CPU的总运行时间是13.5倍）。 将
DeepLearning to digit recongnizer in kaggle 近期在看deeplearning，于是就找了kaggle上字符识别进行练习。这里我主要用两种工具箱进行求解。并比对两者的结果。两种工具箱各自是DeepLearningToolbox和caffe。Deeplearnin
KaggleKaggle是一个提供免费CPU,GPU,TPU的编程(主要是机器学习,其他也行）,学习,竞赛的网站。（若有colab，可无视此篇） 对于只为了编程的作用而言（如果你的电脑GPU足够强劲，可以不用过多关心了，数据分析Jupyter,常规编程Pycharm,Vim,Sublime等等这些足够了） Kaggle的注册，验证账号等等，网上文章众多，在此就不赘述。。。文件常用的,帮助显示你的文
题目介绍今天我们来讲kaggle比赛中最经典，也是官方最推荐入门机器学习的一项比赛——预测泰坦尼克号的生存人数。那么这个比赛在哪找呢？首先我们找到competitions的页面，然后可以看到根据比赛的类型有很多分类，那么我们可以想入门的话就可以选择GettingStarted类型。 那么我们在该类型中往下翻几页就可以找到这个比赛了。 我们点开比赛之后，在其中的overview里的descripti
利用kaggle提供的免费GPU完成卫星图片识别任务 文章目录利用kaggle提供的免费GPU完成卫星图片识别任务1.数据集的介绍2.将数据集上传到kaggle3.利用tf.data构造输入4.模型的创建与配置5.下载模型在本地导入并用于预测结语 1.数据集的介绍该数据集提供了，两类图片，飞机airplane，和湖(lake)，是属于一个二分类的问题，同时提供的数据都为彩色图，RGB三通道，大小为
学习了一些机器学习的算法，总想找个地方用一用试一试。上网搜索了一番，发现了 Kaggle 这个网站，是各种企业举办机器学习竞赛的地方。Kaggle 上有一个入门级的数据集，要我们通过分析泰坦尼克号上乘客的信息，来判断他们是否获救。
学习了一些机器学习的算法，总想找个地方用一用试一试。上网搜索了一番，发现了 Kaggle 这个网站，是各种企业举办机器学习竞
1. 注册kaggle账号后。上传数据集，创建notebook，默认使用CPU能够进行在线数据训练。词是，notebook右侧的工具栏只有Language和Environment两个设置。如下： 下方会有一行小小的灰色字体，显示，如果想要使用免费的GPU资源，需要验证手机号。 手机号的验证过程为： ...
转载
2021-09-09 15:51:00
2800阅读
2评论
文章目录一、获取，加载，预览数据二、特征工程1 数据预处理2 特征构建3 特征提取4 特征选择三、模型选择四、模型评估与参数选择五、保存模型六、总结 我们借助sklearn库来完成kaggle竞赛，下面主要总结sklearn库在各个步骤中的作用以及基本kaggle竞赛思路和流程。 一、获取，加载，预览数据获取，加载，预览数据是为构造特征工程以及模型建立做准备。加载数据集，若是csv
一. 实战Kaggle比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs）1. 介绍在这场比赛中，将识别120类不同品种的狗，这个数据集是ImageNet的数据集子集，与 CIFAR-10数据集中的图像不同， ImageNet数据集中的图像更高更宽，且尺寸不一。比赛网址：https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification 比赛数据集分为训练集和测试集，分
由于选修了数据挖掘课程，课程作业是完成Kaggle上的一个比赛，所以在机缘巧合下就知道了Kaggle这个平台，事实上我认为这是用来练手数据挖掘的一个绝佳场所。这篇文章适合和我一样刚接触Kaggle的朋友，对于已经熟悉这个平台的朋友，欢迎指出我的错误，必定虚心受教。本文分为两个部分，第一部分简单介绍在上面完成比赛的流程，第二部分以手写数字识别为例子详细描述完成比赛的整个过程。1、Kag
目录一、上传项目二、训练模型1.导入项目2.关于下包以及配置虚拟环境的问题1）创建虚拟环境2）下包3.训练模型1）两种方法：2）关于写文件的问题3）开启GPU4）离线训练4.下载日志、运行结果什么的5.关掉GPU 三、模型预测一、上传项目网址： 登陆后，将项目(连同数据集和代码一起）压缩上传，上传需要梯子。上传成功后点击create，kaggle会自动解压压缩包，处理完成后会有
转载
2023-12-12 16:55:56
2339阅读
