背景
Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具,主要用于机器学习的开发和研究。这款工具让广大的AI开发者可以使用免费的GPU!
在训练模型时 使用GPU自然速度飞快, 那么训练完之后最重要的自然就是将训练出来的模板数据保存下来了
例如:在tensorflow中 训练过后将session中的数据存储到目的地址
import tensorflow as tf
saver = tf.train.Saver()
#训练...
saver.save(sess, savefile)
方法
在这里介绍如何同云盘连接 并且读取某个文件 (存储自然一样 不再重复介绍)
与google云盘连接 只需使用
drive.mount('/content/drive')
当然使用个命令需要登录google账号 获取相应的验证码
将验证码复制到框内 回车即可继续执行
完整如下:
import os
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
path = "/content/drive/My Drive"
os.chdir(path)
os.listdir(path)
上述代码将当前目录指定到了云盘
通过listdir我们可以看到 已经获取到了云盘的数据 如下图:
读取文件就很简单了,这里我们读取一个图片 并显示一下
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
img = Image.open("")
print(img.mode)
plt.figure("img")
plt.imshow(img)
plt.show()
如下图
同样的将文件存储到云盘内 操作就和普通的文件写入一样。
与云盘连接后 关键是要将工作目录跳转到My Drive/ 这个目录才是云盘的存储目录
完毕~