Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆（Anthony Goldbloom）2010年在墨尔本创立的，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。该平台已经吸引了80万名数据科学家的关注，这些用户资源或许正是吸引谷歌的主要因素。
kaggle平台是一个云平台，每周提供30h的GPU免费使用权。作为深度学习的初学者，我们可以在kaggle平台上跑深度学习的代码（需要使用显卡资源时再使用此平台）。
一、如何进入kaggle
kaggle网址：http://www.kaggle.com/ 建议使用谷歌浏览器进入。首次进入kaggle需要进行登录，kaggle支持谷歌账号、谷歌邮箱、脸书账号以及雅虎账号登录，所以只需事先注册这四种账号的一种即可登录kaggle（注册账号需要科学上网），开始你的深度学习之旅。
二、使用kaggle运行深度学习代码
进入kaggle的界面如下图：
点击左上角的 Create → New Notebook，即可创建一个类似Jupyter Notebook的编程环境
如下图（使用方法与jupyter notebook类似）：
三、数据的上传与访问
（1）数据集的上传
方法一：点击Create → New Datasets，会弹出以下界面，按着图片中的说明进行数据的上传，上传完成后，点击右下角的Create按钮即可创建自己的数据集。
方法二：在创建的编程界面中，点击右上角的upload data按钮
即可如方法一中一样上传自己的本地数据集
（2）数据集的访问
点击Add Data按钮，即可添加需要使用到的数据集（若需要使用本地的数据集，需要事先上传）
以Drive_unet为例 （如上图），添加之后会在页面的右边显示添加过的数据集（如下图）
添加之后，就可以在代码中，访问该数据集，该数据的路径可以通过Copy file path按钮复制（如下图）
四、GPU的使用
在运行深度学习的代码时，开启gpu可以大大的提升运行速度（建议只对运行时间很长的代码使用GPU），开启的方法很简单，将ACCELERATOR设置为GPU即可，如下图：
五、结果的输出
结果的输出路径只能为Output，同样可以通过Copy file path的方式来获取路径
六、总结
至此，你已经可以通过上述的讲解在kaggle平台完成代码的运行，有问题可以评论或者私信哈！若有错误，望各位大佬指正 ！
来源地址：https://blog.csdn.net/guoshihui123/article/details/126765873
