Deep learning 从Google Colab的驱动器获取文件夹

我试图在jupyter笔记本上运行一个深度学习模型，这需要花费很长时间，而且karnel在训练中死亡。所以我试着在Google Colab上运行它。我学到了一些互联网上的基本知识，但这对我一点帮助都没有。模型从模块中获取数据集，

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此链接具有从本地计算机提取和预处理数据集以进行trining的模块。我已经在Gdrive中上传了数据集，现在我想更改路径，以便此模块找到“数据集”文件夹。我已经坚持了5天，现在我不知所措。

我建议您不要直接将数据集从GDrive加载到colab。它增加了数据集加载时间

Google Colab为您的工作提供了一些本地存储（大约70 GB），显示在RAM栏右上角。将数据集带到该存储。这就是你可以做到的：-

import zipfile
from google.colab import drive

zip_ref = zipfile.ZipFile("/content/drive/My Drive/dataset.zip", 'r')
zip_ref.extractall("/content/")
zip_ref.close()

请注意，应压缩整个数据集

它将比您尝试的方法快20倍以上

上面zipfile.zipfile（）函数的格式：-

zip_ref=zipfile.zipfile（“/content/drive/GDrive中的zip文件位置，'r'）

如果您单击colab界面左侧的文件夹图标，您应该会在那里看到您的数据集

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然后，您可以使用filepath='/content/dataset'

OK来访问数据集。我怎样才能给你指路。。我的意思是使用os.path或其他什么。。我需要访问文件夹..您可以以字符串形式提供路径。假设数据集位于Gdrive中名为“我的项目”的文件夹中。在文件夹中有dataset.zip。在这种情况下，您必须编写：-zipfile.zipfile（“/content/drive/My Projects/dataset.zip”，'r'）。如果您别无选择，只能访问GDrive中的文件夹，则可以使用os.chdir（Filepath）。在这里，Filepath也是类似于“/content/drive/My Projects/dataset/”的字符串。在本例中，dataset是一个常规文件夹，而不是zip文件。