利用 Kaggle 的免费 GPU 和 TPU答案

【问题标题】：Taking advantage of Kaggle's free GPUs and TPUs利用 Kaggle 的免费 GPU 和 TPU
【发布时间】：2020-09-03 23:45:54
【问题描述】：

如何在 Kaggle 上运行 Python 代码而不将其组织到单个笔记本或脚本中？这就是我想要实现的目标：我有几个包含类定义和应用程序逻辑的 Python 脚本，我想在 Kaggle 上按原样运行它们，并利用它们免费提供的 GPU 和 TPU。

我宁愿不要把所有东西都变成一个单独的 .ipynb 或 .py 文件，因为每个脚本中有几个 import 语句（这需要修复），它会变得非常混乱，尽管它似乎是唯一的这样做的方法。在利用 GPU/TPU 的同时，是否有其他方法可以在 Kaggle 上运行我的代码？如果没有，是否还有其他提供“免费”GPU 的平台？

【问题讨论】：

从编辑器的文件菜单中单击“添加实用程序脚本”。更多细节在这里：kaggle.com/product-feedback/91185
虽然这可行，但我发现一次加载和保存一个脚本有点乏味。尽管如此，我想这个解决方案已经很好了，不是吗？

标签： python kaggle

【解决方案1】：

您可以将文件相互导入。这样，您可以在一个单独的文件上运行它，该文件会导入所有文件。如果您只能运行一个文件，我建议您将它们全部运行在一个文件上，或者研究线程以通过一个文件一次运行它们。

【讨论】：

实际上，我的脚本已经包含了必要的导入语句。然而，Kaggle 的问题在于不仅允许你只运行一个文件，而且你也不能在平台上上传多个文件。这意味着你不得不将每个 Python 脚本中包含的代码复制粘贴到一个文件中，这显然很糟糕。