学习机器学习的人都知道,训练的时候GPU比CPU要快很多。大部分人的显卡很一般,就算装tensorflowGPU版本,也不比CPU版本计算的快多少,于是我们可以用在线的免费的GPU计算资源kaggle。下面就来详细介绍下如何使用它进行计算。一、注册kaggle账号进入kaggle官网,点击右上角的Register注册账号,登陆的话选择sign in。注意的是,在注册的时候,验证码部分需要,
比赛地址:Digit Recognizer | Kaggle数据集下载地址:链接: https://pan.baidu.com/s/1sOhknWv0bP-loqczapih4w 提取码: urad 数据集KaggleAPI:kaggle competitions download -c digit-recognizer数据集中包含三个文件:1.train.csv文件包含42000行和7
1. 赛题阅读小节提要  该阶段需要确定,问题的类型(分类or回归),模型的评估标准等。   算法竞赛中对于赛题背景的业务挖掘点到即止即可,一方面是因为出于保密性要求,竞赛主办方会刻意隐藏部分信息,脱敏、创造新字段、甚至是不给出字段解释都是常见方法;另一方面,对于机器学习来说,重数字规律可能会强于重业务逻辑。   如果碰到较为复杂的赛题,可以看论坛老哥们是怎么解读的。1.1 赛题背景  信用评分算
跑深度学习代码的时候电脑GPU太垃圾了,batch-size设置的很小,训练时间长?kaggle提供免费GPU啦!!!跟着我一起来白嫖吧1、第一步:注册登录kaggle可以使用Google、雅虎、Facebook账号登录,如果你已经有了这些账号直接登录即可。这些账号博主都没有,所以通过邮箱注册登录。首先进入kaggle主页Kaggle: Your Machine Learning and Data
目录1.数据读取2.数据清洗3.数据重构4.建模预测提交 5.总结比赛的基本流程由四个部分组成:数据读取、数据清洗、数据重构、建模预测提交导包:import numpy as np import pandas as pd import pandas_profiling as ppf import joblib # 模型的保存 import matplotlib.pyplot as pl
一言以蔽之:根据NVIDIA官网的教程安装。 NVIDIA cuda-toolkitdeveloper.nvidia.com 上面这句是全文的干货,读者看到这里就够了。下面是心路历程安装和配置CUDA是跑深度学习程序前必要的一步,通常有两种安装方式:Conda安装(省事的方式):用Anaconda,e.g., 用如下命令安装pytorch的时候,conda会自动配置好相应的cuda,无需自己
# Kaggle中的Python版本切换:如何在Kaggle上实现Python环境的高效管理? Kaggle是一个广受欢迎的数据科学平台,用户可以在其上进行各种数据分析、机器学习和深度学习任务。Kaggle环境中提供了预配置的Python版本以及许多流行的库,方便数据科学家和开发者们快速启动项目。不过,有时候我们可能需要不同版本Python来兼容某些特定的库或项目。本文将介绍Kaggle是否支
原创 9月前
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1. kaggle介绍  Kaggle(官网:https://www.kaggle.com/)是由Anthony Goldbloom和Ben Hamner于2010年创立的一个数据科学社区。它为数据科学家和机器学习工程师提供了一个平台,可以在该平台上进行数据分析和建模活动,同时进行竞赛式的数据分析等活动。Kaggle除了提供竞赛外,还有数据及代码分享,知识讨论,实时赛事和基于云端的notebook
原标题:Kaggle调查:2018年数据科学家最常用(和最推荐)的编程语言榜单数据科学的实践需要使用分析工具,技术和编程语言来帮助数据专业人员从数据中提取见解和价值。Kaggle最近对近24,000名数据专业人员进行的调查显示,Python,SQL和R是最流行的编程语言。到目前为止,最受欢迎的是Python(使用率为83%)。此外,四分之三的位数据专业人士建议有抱负的数据科学家首先学习Python
一、Kaggle介绍Kaggle是在AI行业领域内,一个国内外都比较出名的网站,国内的阿里天池就是对标这个网站。上面有着丰富的数据集,包括计算机视觉CV领域的(包括:图像识别、目标检测、语义分割等)数据集,也有像波士顿房价预测这样的数据集,还有语音识别方面的数据集等等,上面不定时会举办一些比赛,任何注册成员都可以参加,Kaggle不但免费提供数据集,每周还有一定的免费GPU和TPU使用额度(GPU
# KagglePython:你需要知道的基本知识 Kaggle是一个广受欢迎的数据科学与机器学习的平台,提供丰富的数据集、竞赛和学习资源。无论你是数据分析的初学者还是经验丰富的机器学习专家,Kaggle都能提供你所需要的工具和资源。而Python作为一种易于学习且功能强大的编程语言,是在Kaggle上进行数据分析和机器学习的首选语言。 ## 为何选择PythonPython之所以在数
原创 10月前
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本文是博主基于之前练手Kaggle上泰坦尼克的入门分析而做的个人总结此案例是读者经过研究多个Kaggle上大神的kernel经验,加上个人的理解,再加入百分之一的运气得到 的结果此案例的亮点在于特征工程部分,对于变量的处理及属性的构造的姿势值得学习~~~0 简介    关于这个案例,具体的介绍及简介,见Kaggle官网上的数据,内容很全,唯一一个要必须提到的是,官网上的关于变量
开始学习机器学习的内容,对大数据处理很有兴趣,希望以此为鉴好好学习。Kaggle竞赛项目的全国过程:了解问题背景:对竞赛的背景进行了解下载数据分析数据:expolre data analysis数据处理和特征工程:data process and featureEngineering模型选择:model select提交结果:Submission了解问题背
有时候为了得到更好的模型结果,你可能需要使用一个更大的batch-size去训练,但是自己的电脑gpu又带不动,那么这时候你就可以尝试去使用一些免费的线上训练网站了,下面我将介绍使用kaggle离线训练自己的神经网络模型步骤。一、登录kaggle直接百度搜索或者点击下面网址进入kaggle。 进入网站后如果没有注册可以先注册,按照提示注册即可,可以参考以下网址。二、新建Notebook如图所示,依
        上周自己有使用Kaggle平台运行项目的需求,查阅了一些文章,结合自己的实践经验写了此文章,将使用Kaggle平台运行项目并查看下载日志文件的过程详细记录了下来,一些注意事项也写了,希望能够帮助到大家。目录一、上传项目第一步:创建notebook第二步:上传项目和数据集第三步:进行设置,打开GPU第四步:运行项目二、查看运行结果、下载日志文件
前言最近研究一下kaggle机器学习平台,这个凭条最大可提供16G的内存,还有CPU等资源使用,非常不错,想着来学习一下。读取数据集kaggle支持多种数据集,你可以自己上传数据集,也可以用别人上传的数据集,也可以用平台提供的数据集,非常多的选择,而且如果你上传的数据集跟别人是一样的,平台还会提示你,让你用已有的数据集,避免重复的数据集。如何在kaggle上pip 库In the kernel:
遇到没GPU想训练模型的情况,CPU跑好久,可利用Kaggle的云GPU。1、注册参考[1],其中,kaggle官网: 地址2、进入主页,可用creat创建nootbook,之后可按正常jupyter的操作进行 3、上传数据        可利用Kaggle上的线上的数据集,如果想利用自己的数据来训练模型,需从本地上传(1)右上方的Add
目 录前言新建文件操作界面简介version(save/commit)Add data!git clone Kaggle路径关于文件夹的可见性下载数据集 前言因为打算学习transfer_learning,找的的案例需要用到kaggle上的数据集,800+M懒得下了,就想着顺手学一下kaggle怎么用,以后也好在colab和kaggle之间切换。但是看网上的内容可能有的比较老了,对我这种新新手不是
# 在Kaggle上查看Python版本的指南 Kaggle 是一个数据科学社区和平台,提供丰富的数据集、竞赛和Jupyter Notebook 环境。在进行数据分析或机器学习项目时,确定所使用的Python版本是至关重要的,因为不同的版本可能会影响库的兼容性和代码的执行效果。本文将指导您如何在Kaggle上查看当前Python版本,并提供相关代码示例。 ## 为什么要了解Python版本
原创 9月前
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# Kaggle更换Python版本指南 Kaggle是一个流行的数据科学平台,提供了丰富的工具和资源来完成数据分析和机器学习任务。尽管Kaggle默认提供了一些常用的Python版本和库,但在某些情况下,你可能需要更换Python版本以适应特定的项目需求。本文将引导你完成在Kaggle上更换Python版本的过程,并举例说明相关的代码实现。 ## 一、Kaggle环境概述 在Kaggle
原创 2024-08-02 13:11:50
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