kaggle训练自己的模型步骤

使用kaggle离线训练自己的神经网络模型的步骤如下：

1. 首先，登录kaggle网站。

2. 在登录后，完成必要的前置工作，例如上传数据集、导入所需的库等。

3. 将所需的代码输入到kaggle的Code环境中。建议将所有训练所需的函数都输入到同一个Code中，以避免在训练时调用自定义库的操作。

4. 在代码调试成功后，由于深度学习模型训练需要耗费大量时间，可以选择保存当前版本并离线训练模型。这样，在训练完成后，可以下载训练好的权重文件。

需要注意以下几点：

- kaggle每周为每个用户提供41小时的免费GPU时长，但单次训练最长持续12个小时。超过时长后，训练会自动停止。

- 当选择保存版本并进行离线训练时，需要注意离线训练的环境也会使用你的GPU免费训练时长。如果你不退出kaggle而是继续开启GPU观察模型训练，那么你将使用两倍的GPU训练时长。

通过以上步骤，你可以得到一个训练好的权重文件，然后可以下载该文件并在测试程序中使用。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [使用kaggle的GPU离线训练自己的模型](https://blog.csdn.net/m0_60681041/article/details/122900156)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [使用kaggle GPU跑自己的模型](https://blog.csdn.net/qq_45800517/article/details/123807337)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]