KaggleのためのColabスターターを考える【第一話】

Kaggle何もわからない状態でしたが，やはりKaggle Notebookだとセッション時間の制限等が厳しかったです...

そこで，Kaggleから逃げない対策としてもColab Proに課金してしまいました．KaggleのためのColaboratoryの使い方を考えます．

初心者なりに考えたスターターです(まだ🍊)

KaggleをColabでするために必要だと思った条件

これで大体月1400円ですかね〜〜．まぁ，安い．大学生なのに200万ちょいはたいて新車買った身からすると，めちゃくちゃ安いですw

Competitionのデータセットを入れるだけで，30~50GB使って，訓練させた重みとかを実験ごとに出力するともう100GBはすぐ埋まりますね．

強い方々は，複数のコンペを並行しているイメージがあるので，足りないでしょう(強い人強いローカルマシン持ってそうって偏見はあるw)

これからColabスターターを考えます！

Competitionデータセットは，一旦ローカルに落としてから，GUIでGoogle Driveにアップロードします．

場所はどこでもいいですが，僕はMyDrive/Kaggle/{competition_name}/のなかに落とすことにしました．

ローカルにダウンロードしたzipファイルを何もせずにアップロードすると，MyDrive/Kaggle/{competition_name}/{competition_name}.zipになると思います．

本当は，kaggle-apiで落とそうとしたのですが，やめました．原因は以下です．

これからColabの方で実験をしていきますが，まずはDriveをColab上にマウントします．

Driveのマウント

画像が示しているところを押して，Driveをマウントできます．

MyDrive/Kaggle/{competition_name}/{competition_name}.zipにデータセットがあるとして話を進めます．

一旦なんのGPUが乗っているか確認します．

!nvidia-smi

続いて，DriveにアップロードしたzipファイルをColabのディスク内の /content/datasetに展開します．

!unzip -o /content/drive/MyDrive/Kaggle/{competition_name}/{competition_name}.zip -d /content/dataset

毎回24時間おきに実験の度に，ディスクのにunzipしてから学習を開始します．

15分くらい取られたりしますが，そこは我慢って感じで考えていました...

イメージこんな感じです．

Colab-Starter

これ以降は自由にデータセットを呼び出せるので，ガチャガチャやってください．

初めてKaggleにガチで始めたばかりの初心者が考えたGoogle Colabスターターでした．

これからさらに改良を加えていって，うまいこと実験のルーティンを確立していこうと思います!!!