1 Kaggle的kernel
非常适合比赛，当然是kaggle的比赛，有以下三点我认为非常好的功能。
- 数据集不用下载
- 有大量的别的玩家的模型
- 云上做的东西，云上存储，又快又方便
缺点是：目前只能用9个小时，所以大数据集合大模型的训练会比较麻烦。
2 colab
优点：
- 硬盘空间大
- 有GPU和TPU两种选择
非常适合比赛，当然是kaggle的比赛，有以下三点我认为非常好的功能。
缺点是：目前只能用9个小时，所以大数据集合大模型的训练会比较麻烦。
优点：
1 Kaggle的kernel 非常适合比赛，当然是kaggle的比赛，有以下三点我认为非常好的功能。 数据集不用...
用kaggle kernel commit的时候失败了， 报错 ！Expected a number kernel...
完整代码见kaggle kernel 或 NbViewer 比赛页面：https://www.kaggle.com...
谷歌 有两个平台提供免费的云端 GPU ： Colab 和 Kaggle ， 如果你想深入学习人工智能和深度学习技...
今天才发现kaggle的Discussion和Kernel内容区别还挺大的。我原来一直在Kernel中找解决方案。...
最近在kaggle kernel上跑程序，kernel commit以后经常会跑到一半就显示完成了，且没有任何报错...
目前是个Kaggle小白，今天遇到一个问题，如何删除不想留的kernel。 相信也会有其他kaggle新手会遇到同...
Basemap 今天学习了使用Basemap进行数据可视化，主要参考Kaggle上的这个Kernel：Geoloc...
在kaggle的kernel中使用 下载权重文件会失败，但是使用 会成功，这是为什么？ 用learn.export...
近日，继续学习机器学习的进程中，发现有很多kaggle kernel的实现，或者实习公司都用到了XGboost这个...
本文标题：kaggle的kernel和colab比较
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/ezfbfctx.html
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