掛載雲盤

import os
print(os.getcwd())

from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')

修改工作路徑

path = "/content/gdrive/MyDrive/nlp"
os.chdir(path)
print(os.getcwd())

Colab 上的工作流：

來自
1、將本地資料集壓縮成單個壓縮檔案，上傳到 Google Drive 中。
2、開啟一個 Notebook，mount Google Drive。

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
 

3. 在 Notebook 中新增一個 Section 命名為「安裝環境」。然後在這個 Section 中做一些資料複製、解壓，以及安裝第三方包的工作。例項程式碼如下：

!mkdir ./data
!cp /content/drive/MyDrive/xxx.zip ./data/
!cd ./data && unzip xxx.zip

因為直接從 Drive 中讀取資料是通過網路傳輸的，並不是從本地檔案磁碟讀取。如果資料檔案多，那麼就會發很多次網路請求，導致載入資料非常慢，進而嚴重影響訓練速度；這也是很多小夥伴抱怨 Colab 慢的原因之一。所以我們提前壓縮好資料集檔案，每次訓練前複製壓縮檔案到例項的磁碟，再進行解壓，最大程度保證網路傳輸次數少，傳輸資料量小。

# 安裝需要的庫
!pip install -r requirements.txt

4. 環境準備好後，寫好訓練程式碼就可以開始訓練了。

%cd /content/drive/MyDrive/
!python train.py