利用kaggle的GPU训练自己的模型（项目）
目录
一、上传项目
网址：
登陆后，将项目(连同数据集和代码一起）压缩上传，上传需要梯子。
上传成功后点击create，kaggle会自动解压压缩包，处理完成后会有successful提示。
二、训练模型
1.导入项目
新建一个笔记本（同Jupyter notebook)
左上角的"note..."为该笔记本的名称，可以自行重命名，点击 + 新增一个cell，点击垃圾桶形状的按钮删除当前选定的cell。
选择Add Data添加数据
选择Your Datasets将显示你上传的数据集，选择数据集旁边的 + 则可以将数据集添加到当前笔记本
2.关于下包以及配置虚拟环境的问题
1）创建虚拟环境
我用conda创建虚拟环境报错，解决不了遂放弃。
2）下包
!pip install 包名（感叹号为英文感叹号）
ps:哦对，下包要连接网络，第一次使用kaggle的话需要先手机验证
注：
有的时候会发现之前下了的包一段时间后又不存在了，这个时候报错"no model name..."只能重新下。
因为我的项目用到了transformers，虽然kaggle内含transformers，但它的版本比我需要的高，想去降级transformers，下不下来，遂放弃，后来直接使用kaggle内置的transformers运行项目，发现成功跑起来了，不懂，能跑就行。
kaggle内的tensorflow版本是2.0的，我尝试过下载tensorflow1.0版本，下载失败，遂放弃。
综上，kaggle内有很多库，直接运吧，缺啥补啥。
3.训练模型
1）两种方法：
1.!python xxx.py
注：使用此语句需确保代码在本地的时候已调试通，否则报错只能在本地改好后再重新上传，如果项目很大的话上传很浪费时间。
2.将你需要运行的代码复制粘贴到一个cell里，这样你可以直接在这里调试你的代码，不需要回到本地改了再上传。
（很重要！！！）不管你使用哪种方法，都建议在你的代码里面使用的文件路径最好用相对路径，因为你使用Add Data添加数据时，你的数据的路径其实是/kaggle/input/数据集的名字（就是上传数据时命名那个），如果使用绝对路径的话，只能回到本地改了再上传，但使用相对路径的话，你就可以通过
cd /kaggle/input/数据集的名字
将你的工作路径定位到此，此时运行程序的话就不会报找不到文件的错误。
2）关于写文件的问题
如果你的模型在训练过程需要写文件，那么你就可以通过下述方法将你的数据复制到/kaggle/working/目录下，因为input目录只可读，而working目录可读可写。
(如果想在input运，则要更改写文件的地址，很麻烦不推荐）
import shutil # 复制文件或目录 shutil.copytree('/kaggle/input/数据集名字', '/kaggle/working/随便取个名字')注：能不能就这样 ‘/kaggle/working/’ 答：不知道，可以尝试一下
欸，写到这里，既然working目录可读可写，那是不是可以将需要修改的文件复制到此修改呢，网上搜一搜有博主这么讲过，但因为我的模型训练时要用到别的文件，所以我将整个项目复制到working后，查看下一级目录后转半天转不出来，目录分级较多的我直接放弃。
还有一个注意点，working下的文件在一段时间后会被清空。但将模型放到该目录下离线训练没有问题。
3）开启GPU
免费的GPU训练时间一周只有30个小时，建议先用CPU调试好了之后再启动GPU。
4）离线训练
若模型训练时间较久的，不建议直接在cell中训练，因为你一段时间不操作后会掉线。建议选择右上角的 "save version”离线训练，但一次训练好像最多只能跑9小时。
记得选这个，然后save就行。
4.下载日志、运行结果什么的
5.关掉GPU
关GPU也是在这里，然后 "save version”
注：
不要在这里关GPU，没有用
三、模型预测
如果模型预测可以用CPU的话，从kaggle上下载输出结果后可直接在本地运行。
当然也可以在kaggle里运行。