由于自己手头没有GPU资源，所以只能靠免费的GPU勉强做实验。之前使用的是Google Colab，但是用多用久了以后，就特别容易断，断开以后，基本上就寄了。所以又转向了Kaggle。Kaggle的好处就在于不用fq就能上传文件、运行代码，所以更稳定一点，目前我没有遇到跑着跑着突然断了的情况。这篇博客就记录下使用Kaggle的问题。
Q1：如何上传在本地写好的文件和代码？
A1：Kaggle中将你想上传的文件都视为Data，所以在Data这边点击这个上传的图标，输入Data的名字，将本地文件（文件、文件夹等）拖拽到对话框中，点击创建，就可以完成文件的上传。
创建完成以后，就可以在右侧的Input中看到上传的文件：
Q2：如何运行上传的文件？
A2：有两种情况：
① 想在 Notebook的cell中导入上传文件中的函数、类等。
需要先创建一个cell，加入Input的路径，代码如下：
import sys
sys.path.append('../input/mytest')运行完以后就可以正常写 import语句了。假设test1文件中有一个Test类，则直接写：
from test1 import Test② 想直接运行上传的py文件。
那就视为命令行运行py文件，需要在命令前面加一个英文的 !。比如，直接运行test1，就直接在cell中输入：
!python /kaggle/input/mytest/test1.py想快速知道文件的路径也很简单，用鼠标点击文件名后的粘贴按钮即可：
Q3：如何更新上传的文件？
A3：
点击左侧的Datasets
之后再点击Your work，找到刚才建立的Data，点进去
点击右上角的New version
还是像刚才一样，将新的文件拖拽进来就可以了。
这边会出现一个问题，就是如何将新文件上传到文件夹中（比如图中的test文件夹）。如果直接将文件拖拽进来，会保存在根目录下，且无法移动。我的解决方法是，在本地就建好同名的文件夹，将要上传的文件放进去，再将整个文件夹上传，之后Kaggle会自动合并同名文件夹。
之后，回到刚才的Notebook，在右侧Input这边点击Check for updates，就能更新成最新的文件了。
Q4：如何输出文件？
A4：所有的输出文件都会保存在Output中，可以下载到本地查看。
如果是要在代码中写入文件，则需要在你本来的路径前加上"../working"
with open('../working/output.txt', 'w') as f:
f.write('Hello!')右侧的Output就生成了对应的文件：
Q5：如何更新包的版本？
A5：以Transformers为例，我写博客的时候，内置版本是4.20.1。
但是我想更新到最新的版本，则使用命令：
! pip install --upgrade transformers注意这里有一个坑。更新完以后，我使用
!pip list查看transformers的版本，已经成功更新到最新版本。但是我再次运行这段代码
它依然是之前的版本，并没有更新。
解决方法是在右侧Settings找到ENVIRONMENT，选择下面的Always use latest environment。
Q6：如何后台运行程序？
A6：在Notebook中，点击右上角的Save Version。
再选择Save&Run All。
此时就会在左下角看到程序后台运行的记录了，跑完以后可以去查看log和下载输出文件。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-442687.html
有一个坑就是后台运行时间上限是12个小时，到点自动断开，所以超过12小时的程序最好分开运行或者选择别的平台。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-442687.html
到了这里，关于使用Kaggle训练模型的记录的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
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