Enquanto pesquisava sobre uma solução de trabalho para o iniciante do concurso Kaggle NDSC Shopee, encontrei muitas soluções interessantes e úteis que, muitas vezes, podem ser encontradas no caderno on-line Jupyter armazenado com segurança no repositório do Github de alguém.E como sou o tipo de aprendiz que prefere o código de execução antes de poder acompanhar a teoria ou o raciocínio por trás da mente do autor, sempre acho as coisas mais fáceis de serem feitas se eu puder dividir o código em algo digerível. pedaços para mim mesmo para brincar e o Google Colab ajuda tremendamente nessa tarefa, então eu quis escrever um tutorial simples aqui para aqueles que não começaram a aproveitar essa bela ferramenta.Se ainda não o fez, peço-lhe que se inscreva numa conta do Google, para que possa guardar todos os blocos de notas que tenha utilizado antes, bem como ter acesso à unidade Google, que pode utilizar para armazenar quaisquer ficheiros de dados. execute o notebook com.Para o restante deste tutorial, usarei o bloco de anotações compartilhado pela quarta solução que ele gentilmente publicou no tópico de discussão. Obrigado Tung!Toda vez que você vê a palavra Github, você pode começar a dizer yee-hah!Abra o google colab aqui, e esta deve ser a primeira coisa que você veria.Google Colab - no tema escuroNavegue até o repositório do Github até encontrar arquivos com a extensão * .ipynb. Esses são arquivos de notebook Jupyter que você logo aprenderia a amar muito.O notebook está dentro da pasta ensembleSe você clicar no link para esse arquivo dentro do Github, você perceberia que o formato do notebook também é suportado diretamente ali.O código está formatado corretamente junto com qualquer saída que é mostrada quando você salva o notebook pela última vezCopie esse URL completo e cole-o na sua colab e pressione Enter para começar a pesquisar. Selecione o caderno que você deseja abrir para que o Colab abra e execute-o para você.Depois que o arquivo é carregado, é isso que você deve ver.Código e saída recarregados em toda a sua glória sob o tema escuro legalPara adicionar mais energia à sua colab, você pode definir o tempo de execução para usar a GPU! Vá para Runtime → Alterar o tipo de tempo de execução.Selecione GPU ou TPU (Tensor Processing Unit - que, na minha experiência, às vezes pode ser mais lento que GPU) e clique em salvar.Então, a próxima parte cabeluda é como você consegue que seus dados sejam vinculados ao seu notebook colab?Uma abordagem simples seria adicionar essa linha em um novo bloco de código.Clique no + Código no canto superior esquerdo e execute estas duas linhas clicando no botão de reprodução à esquerda da caixa de código.da unidade de importação google.colabdrive.mount ("/ content / drive")Você será avisado de que o bloco de anotações não é de autoria do Google, mas como você sabe de onde ele veio, isso deve ser seguro o suficiente para executar esse código.Ignore o aviso e clique em Run Anyway para continuar.Será gerado um URL que permite que você faça login com segurança no seu Google Drive para acessar os arquivos láClique em Permitir para continuarCopie o código e cole-o de volta no notebookCole o código e pressione CTRL + Enter para continuarClique em Arquivo e depois em Atualizar para ver a pasta da unidadeLocalize o arquivo no diretório do Google Drive e agora você pode interagir com eles no bloco de anotações.Para compartilhar esse bloco de anotações, use o link Compartilhar no canto superior direito ou copie o URL completo para alguém e permita que ele solicite acesso ao bloco de anotações. Então, se você quiser acessar este caderno, aqui está o link.Você pode criar um bloco de anotações de acesso público usando o botão Compartilhar na parte superiorUma nota final, a outra coisa muito legal sobre a colab é que você pode importar ou instalar o que precisar, basta usar o! prefixo para o comando em um bloco de código. Por exemplo, se você precisar instalar o módulo keras, basta digitar kip install keras. E se você quiser fazer algo mais avançado, sinta-se à vontade para pesquisar no google colab + o que você estiver tentando fazer.Então, com isso, na verdade, se você conseguir encontrar um repositório completo do github com todos os dados necessários, você também poderá clonar o repositório inteiro para o Google colab, mas sem salvar os arquivos na sua unidade do Google, a sessão e todos os os arquivos serão redefinidos quando a sessão terminar. Então esteja avisado!Crie um novo bloco de notas e use o comando git clone baseado no repositório do Github que você deseja clonarVocê pode descobrir o comando correto do github para usar no repositório do Github. Depois que o clone do git for concluído, você poderá acessar todo o repositório nos Arquivos.Clone todo o repositório na sua sessão do Google Colab com o clone! Git https://github.com/steve7an/ndsc_beginner.gitAltere o caminho para apontar para a pasta correta e execute-a como de costumePara finalizar, aqui está o caderno que foi usado para o tutorial rápido acima como referência.Espero que isto ajude! Feliz colaboraçao :)

Como testar o notebook Jupyter do Github via Google Colab

Enquanto pesquisava sobre uma solução de trabalho para o iniciante do concurso Kaggle NDSC Shopee, encontrei muitas soluções interessantes e úteis que, muitas vezes, podem ser encontradas no caderno on-line Jupyter armazenado com segurança no repositório do Github de alguém.

E como sou o tipo de aprendiz que prefere o código de execução antes de poder acompanhar a teoria ou o raciocínio por trás da mente do autor, sempre acho as coisas mais fáceis de serem feitas se eu puder dividir o código em algo digerível. pedaços para mim mesmo para brincar e o Google Colab ajuda tremendamente nessa tarefa, então eu quis escrever um tutorial simples aqui para aqueles que não começaram a aproveitar essa bela ferramenta.

Se ainda não o fez, peço-lhe que se inscreva numa conta do Google, para que possa guardar todos os blocos de notas que tenha utilizado antes, bem como ter acesso à unidade Google, que pode utilizar para armazenar quaisquer ficheiros de dados. execute o notebook com.

Para o restante deste tutorial, usarei o bloco de anotações compartilhado pela quarta solução que ele gentilmente publicou no tópico de discussão. Obrigado Tung!

Toda vez que você vê a palavra Github, você pode começar a dizer yee-hah!
Abra o google colab aqui, e esta deve ser a primeira coisa que você veria.

Google Colab – no tema escuro
Navegue até o repositório do Github até encontrar arquivos com a extensão * .ipynb. Esses são arquivos de notebook Jupyter que você logo aprenderia a amar muito.

O notebook está dentro da pasta ensemble
Se você clicar no link para esse arquivo dentro do Github, você perceberia que o formato do notebook também é suportado diretamente ali.

O código está formatado corretamente junto com qualquer saída que é mostrada quando você salva o notebook pela última vez
Copie esse URL completo e cole-o na sua colab e pressione Enter para começar a pesquisar. Selecione o caderno que você deseja abrir para que o Colab abra e execute-o para você.

Depois que o arquivo é carregado, é isso que você deve ver.

Código e saída recarregados em toda a sua glória sob o tema escuro legal
Para adicionar mais energia à sua colab, você pode definir o tempo de execução para usar a GPU! Vá para Runtime → Alterar o tipo de tempo de execução.

Selecione GPU ou TPU (Tensor Processing Unit – que, na minha experiência, às vezes pode ser mais lento que GPU) e clique em salvar.

Então, a próxima parte cabeluda é como você consegue que seus dados sejam vinculados ao seu notebook colab?

Uma abordagem simples seria adicionar essa linha em um novo bloco de código.

Clique no + Código no canto superior esquerdo e execute estas duas linhas clicando no botão de reprodução à esquerda da caixa de código.

da unidade de importação google.colab
drive.mount (“/ content / drive”)
Você será avisado de que o bloco de anotações não é de autoria do Google, mas como você sabe de onde ele veio, isso deve ser seguro o suficiente para executar esse código.
Ignore o aviso e clique em Run Anyway para continuar.

Será gerado um URL que permite que você faça login com segurança no seu Google Drive para acessar os arquivos lá

Clique em Permitir para continuar

Copie o código e cole-o de volta no notebook

Cole o código e pressione CTRL + Enter para continuar

Clique em Arquivo e depois em Atualizar para ver a pasta da unidade

Localize o arquivo no diretório do Google Drive e agora você pode interagir com eles no bloco de anotações.
Para compartilhar esse bloco de anotações, use o link Compartilhar no canto superior direito ou copie o URL completo para alguém e permita que ele solicite acesso ao bloco de anotações. Então, se você quiser acessar este caderno, aqui está o link.

Você pode criar um bloco de anotações de acesso público usando o botão Compartilhar na parte superior
Uma nota final, a outra coisa muito legal sobre a colab é que você pode importar ou instalar o que precisar, basta usar o! prefixo para o comando em um bloco de código. Por exemplo, se você precisar instalar o módulo keras, basta digitar kip install keras. E se você quiser fazer algo mais avançado, sinta-se à vontade para pesquisar no google colab + o que você estiver tentando fazer.

Então, com isso, na verdade, se você conseguir encontrar um repositório completo do github com todos os dados necessários, você também poderá clonar o repositório inteiro para o Google colab, mas sem salvar os arquivos na sua unidade do Google, a sessão e todos os os arquivos serão redefinidos quando a sessão terminar. Então esteja avisado!

Crie um novo bloco de notas e use o comando git clone baseado no repositório do Github que você deseja clonar
Você pode descobrir o comando correto do github para usar no repositório do Github. Depois que o clone do git for concluído, você poderá acessar todo o repositório nos Arquivos.

Clone todo o repositório na sua sessão do Google Colab com o clone! Git https://github.com/steve7an/ndsc_beginner.git

Altere o caminho para apontar para a pasta correta e execute-a como de costume
Para finalizar, aqui está o caderno que foi usado para o tutorial rápido acima como referência.

Espero que isto ajude! Feliz colaboraçao 🙂