使用Kaggle训练模型的记录

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 Test

② 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。

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。