在Google Cloud for ML上推送并运行python脚本

Question

我最近开始使用旧的Kaggle空中客车船舶检测竞赛学习Python和ML。 我编写了一个代码，现在包含两个文件： Decode.py和Train.py以及一些外部模块，用于训练，如resnet.py ， data_generator.py等。

第一个在我的计算机上正常工作，但是对于培训我没有足够的资源（没有好的图形卡）。 我以为我可以使用Kaggle脚本云，但我不能同时使用多个文件（我需要将大量代码从模块复制到主python文件，这将开始真的难以理解编辑）。

我决定去寻找一个谷歌云平台，但是我可以在那里做的多少可能性真是势不可挡，我今天在那里挖了几个小时，我找不到一个可以运行我的地方码。

您知道我需要采取哪些教程/步骤：

1. 将我的回购推送到Google Cloud
2. 从Kaggle复制数据集（或者我需要上传它的位置）
3. 运行python3 train.py -path "foo"
4. 检查输出

我可以在Google Cloud上做的各种可能性让我感到压力，我不知道从哪里开始。

从步骤开始，我已经采取创建支付配置文件，创建仓库并将代码推送到Google Source Repositories（我不知道它是不是一个好地方 - 我想我不小心创建了一个新网站）并上传了zip文件训练和测试数据（我仍然不知道如何打开它，但它正在进行中）。

任何帮助，将不胜感激

Answer 1

我在那里找到了很好的功能： https ：//towardsdatascience.com/how-to-use-jupyter-on-a-google-cloud-vm-5ba1b473f4c2与Google Colab相比有点不同，但这个快速教程显示了你的位置可以把谷歌Colab的笔记本文件。

您只需要在Google Cloud中仅更改Colab中/content/到/home/jupyter的路径