‫素晴らしい｡
‫それで､ 私のマシンでは5分くらいかかりました｡
‫テストファイルは1万枚近く､ トレーニングファイルは1万枚以上です｡
‫しかし､ ここで見てみると､ まずこのzipファイルから始めて､ このコマンドで解凍しています｡
‫そして､ サンプル送信､ CSV､ ラベル､ CSV､ train､ testが揃いました｡
‫そして､ ローカルマシンに戻ると､ 同じフォルダがここにあることがわかります｡
‫つまり､ あたかもローカルマシンでファイルを解凍したかのような状態になるのです｡
‫しかし､ Google Driveでそれを実現し､ 今ではco labでこれらのファイルにアクセスできるようになりました｡
‫Kaggleに戻ると､ ここにも全く同じデータソースがあります｡
‫繰り返しますが､ これはKaggle APIでも可能でしたが､ Kaggleに登録されているデータセットを持っていない場合の例を示しています｡
‫これは､ Google DriveからGoogle CoLabノートブックにデータを取り込む方法の一つです｡
‫そして､ Google Driveに戻り､ dog visionに戻り､ test folderを見てみましょう｡
‫画像の一部がどのようなものか確認することができます｡
‫でも､ やはりGoogle Driveで見るのはあまり気にならないですね｡
‫Google CoLabで見ることの方が心配です｡
‫プロジェクトフォルダーのセットアップに必要なステップは完了しました｡
‫では､ データの準備ができたので､ コードとのやりとりを見てみましょう｡
‫さて､ CoLabノートブックにデータが入ったので､ 設定を終えて今回のプロジェクトに備えましょう｡