我正在研究image segmentation machine learning project,我想在Google Colab上测试一下。
对于训练数据集,我有700个图像,大部分是256x256
,我需要将它们上传到python numpy数组中以用于我的项目。我也有数千个相应的面具文件上传。它们目前存在于Google drive的许多子文件夹中,但无法上载到Google Colab以供在我的项目中使用。
到目前为止,我尝试使用Google Fuse,它似乎有非常慢的上传速度和PyDrive,这给了我各种身份验证错误。我大部分时间都在使用Google Colab的I/O示例代码。
我该怎么办?PyDrive会是去的路吗?一次上传一个文件夹结构或多个文件是否有代码?
您可以将所有数据放入google驱动器,然后挂载驱动器。我就是这样做的。让我分步骤解释。
步骤1: 把你的数据传输到你的谷歌硬盘。
第2步: 运行以下代码装载您的google驱动器。
第3步: 运行下面的代码行,检查是否可以在安装的驱动器中看到所需的数据。
第4步:
现在将数据加载到numpy数组中,如下所示。我有我的exel档案,有我的火车和简历以及测试数据。
希望能有所帮助。
编辑
要从colab笔记本环境将数据下载到驱动器中,可以运行以下代码。
以下是将大数据集上传到Google Colab的几个步骤
1.上传你的数据到免费的云存储,比如dropbox,openload等(我用过dropbox)
2.创建上传文件的可共享链接并复制。
3.在Google Colab中打开笔记本,并在其中一个单元格中运行此命令:
就这样!
您可以使用以下命令将数据集压缩到zip或rar文件中,然后在Google Colab中下载后将其unizp:
先压缩你的文件,然后上传到谷歌驱动器。
请参阅此简单命令以解压缩:
示例:
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