附录1-kaggle的使用_kaggle数据集

kaggle是一个可以下载数据集的网站，除了可以下载数据集以外，我们还可以使用kaggle的免费GPU资源，我们可以在kaggle上训练模型

这个是kaggle的网址Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community

如果没注册的朋友可以注册一个账号，在注册账号中验证码环节会出现过不了墙无法看到验证码的问题，我们在谷歌浏览器中安装一个插件可以解决这个问题

目录

1  安装插件

2  下载规则文件

3  使用Header Editor

4  登陆kaggle

5  添加数据集

5.1  添加kaggle中的数据集

5.2  上传数据集

6  使用GPU或连接网络(使用requests库等)

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1  安装插件

参考文章链接 Google 人机验证(reCaptcha)无法显示解决方案(可解决大多数 CSP 问题) – Azure Zeng's Blog

• 这个插件只能在谷歌浏览器中使用

谷歌浏览器也有其他好用的插件，我们可以在这里进行下载 https://chrome.pictureknow.com

我们先下载一个Header Editor.crx这个文件，这个文件网上可以搜到

下面是这个文件的百度云链接

链接：百度网盘 请输入提取码 提取码：mpj1

点击浏览器右上角的三个点，之后选择更多工具，之后点击扩展程序

进入页面后，打开右上角的开发者模式，下图的状态是打开的状态，打开之后把Header Editor.crx文件拖到画红框的区域

点击添加扩展程序

• 图标一定要和我上面的一样，要不不对

这样就添加完毕了

2  下载规则文件

我们需要下载规则文件，在github中GitHub - AzureZeng/azurezeng.github.io: My main page on github

我们需要这里的json文件

我们整体把它下载下来，然后解压，得到这个json文件

3  使用Header Editor

之后我们点击详细信息

然后在下面找到扩展程序选项，之后点击它

点击导入与导出

之后我们点击导入

找到json文件，然后点击打开

此时在下方会出现这些，我们点击保存

保存后，浏览器下方会显示导入成功,此时我们就已成功使用插件，kaggle上的人机验证我们就都可以看到了

4  登陆kaggle

kaggle登陆之后的页面是这样的

我们最常用的功能是左侧的datasets与code,datasets是找数据集的，code是写代码的，我们在这里就要详细介绍code

点进code之后，我们可以点击Your work 来查看过往的代码

我当前的账号之前没有创建项目，所以我们这里没有显示

我们点击 New Notebook创建新的notebook文件

点开之后是这样的，这个和我们的jupyter notebook的界面就很相似了,jupyter notebook的基本用法可以看一下这个 Jupyter notebook 基本用法_potato123232的博客-CSDN博客_notebook的markdown

我们看一下在这个notebook中都安装了什么库

我们发现安装了很多的库，往下面看可以看到tensorflow也已经在这个notebook中安装好了

5  添加数据集

在界面的右侧又Data这一栏，我们可以添加kaggle网站中的数据集，或者我们可以自己上传数据集

5.1  添加kaggle中的数据集

我们现在点击 Add data,点开后我们可以在右上角搜索数据集，之后选择添加

添加之后我们就在input中看到了该数据集

我们现在使用左侧的代码块读取一下这个数据集,首先我们先导入库

然后我们找到数据集的位置

之后我们使用pandas进行读取

然后我们看一下这个数据集的头部

这样就证明我们的数据集读取进来了，后面我们就要根据每个人不同的需求进行使用了

5.2  上传数据集

• 在kaggle中上传数据集需要翻墙才能上传

如果要添加kaggle中没有的数据集，我们选择upload

输出数据集名称，然后点击Brose Files

我们可以选择猫狗数据集_2000.zip然后选择打开

之后我们等待传输就可以了，上传完毕之后点击create就可以了

6  使用GPU或连接网络(使用requests库等)

这个时候我们需要使用这里的Settings,然后点击Get phone verified

点击之后我们进入了这个界面，之后选择+86,然后输出手机号

进行人机验证后点击send code，进入下面这个界面

输入验证码后点击verify，之后我们的settings会变成这样

我们可以把Internet开启，然后在Accelerator中选择GPU

点击后弹出提示，每一周都有固定的免费GPU使用时长，我们在这里点击Turn on GPU

在settings中我们可以看到GPU的时长

我们使用code验证一下是否使用了gpu

Internet这个选项在我们下载预训练模型，或者内置数据集中需要用到，这个没有时长限制，我们开着就行

GPU的使用时间是无论你代码是否使用GPU，它都会计算时长，所以我们这个GPU如果长时间不用我们需要给它关上，关闭的时候在Accelerator中选择None就可以了