Нажмите и запустите скрипт Python в Google Cloud для ML - PullRequest
0 голосов
/ 09 июня 2019

Я недавно начал изучать Python и ML, используя старое соревнование Kaggle Airbus Ship Detection.Я написал код, который теперь содержит два файла: Decode.py и Train.py и некоторые внешние модули, которые используются для обучения, такие как resnet.py, data_generator.py и т. Д.

Первый работаетхорошо на моем компьютере, но для обучения у меня недостаточно ресурсов (нет хорошей графической карты).Я думал, что смогу использовать облако сценариев Kaggle, но я не могу использовать более одного файла одновременно (мне нужно скопировать много кода из модулей в основной файл Python, который в этом случае станет действительно нечитаемымредактор).

Я решил взглянуть на платформу Google Cloud, но количество возможностей, которые я могу сделать, там действительно огромно, я копаю там последние несколько часов сегодня и не могу найти местогде я могу просто запустить свой код.

Знаете ли вы, какие учебные пособия / шаги мне нужно предпринять, чтобы:

  1. Переместить мое хранилище в Google Cloud
  2. Копироватьнабор данных из Kaggle (или где мне нужно загрузить его)
  3. Выполнить python3 train.py -path "foo"
  4. Проверить вывод

Количество возможностей, что я могу сделатьв Google Cloud меня переполняет, и я вообще не знаю, с чего начать.

Из шагов, которые я уже предпринял, - это создание профиля оплаты, создание репо и push-код в репозитории исходного кода Google (Я не знаю, хорошее ли это место - кажется, я случайно создал новый веб-сайт) и загрузил zip-файл с данными о поездах и тестах (я до сих пор не знаю, как его распаковать, но он в процессе).

Любая помощь будет оценена

1 Ответ

0 голосов
/ 16 июня 2019

Я обнаружил, что там описана хорошая функциональность: https://towardsdatascience.com/how-to-use-jupyter-on-a-google-cloud-vm-5ba1b473f4c2 Это немного отличается от Google Colab, но в этом кратком руководстве показано, куда можно поместить файл блокнота из Google Colab.

Вам необходимо изменитьтолько путь от /content/ в Colab до /home/jupyter в Google Cloud

...