‫好极了｡
‫所以在我的机器上花了大约5分钟｡
‫现在, 这将再次取决于多长时间, 有多少文件, 在测试文件中接近10, 000个图像,
‫在训练文件中超过10, 000个图像｡
‫但是, 如果我们看一下这里, 我们从这个zip文件开始, 然后运行这个命令来解压缩它｡
‫现在, 我们已经完成了样品提交､ CSV､ 标签､ CSV､ 培训和测试｡
‫如果我们返回到本地计算机, 可以看到这里有相同的文件夹｡
‫因此, 就好像我们刚刚在本地计算机上解压缩了文件｡
‫但我们已经在Google云端硬盘中完成了, 现在我们可以在协同实验室中访问这些文件｡
‫如果我们回到Kaggle, 我们在这里得到了完全相同的数据源｡
‫同样, 你可以用Kaggle API来完成这个任务, 但我只是向你展示如果你没有Kaggle上的数据集｡
‫这只是将数据从Google云端硬盘导入您的Google CoLab笔记本的一种方法｡
‫如果我们回到Google云端硬盘, 我们会回到狗的视觉, 看看测试文件夹｡
‫我们可以看到一些图像的样子｡
‫但同样, 我们并不担心在谷歌驱动器中查看它们｡
‫我们更担心的是在谷歌合作实验室里看到它们｡
‫我们已经完成了设置项目文件夹所需的步骤｡
‫准备好数据后, 让我们看看如何与代码交互｡
‫现在, 我们的数据已经存储在CoLab笔记本中, 让我们完成设置并为项目做好准备｡