kaggle免费GPU资源计算
学机器学习的人都知道，训练的时候GPU比CPU要快很多。由于本人笔记本显卡很一般，就算装tensorflowGPU版本，估计还没有CPU版本计算的快，于是就找找度娘，看有啥免费的GPU计算资源不。这不被我找到了一个，kaggle免费GPU计算资源，下面就来详细介绍下如何使用它进行计算。
1、kaggle注册
注册kaggle，你可以想注册其他账户一样，使用邮箱注册，并且只能用谷歌浏览器，其他浏览器不行，因为其他浏览器收不到人机交互的验证码，使用谷歌浏览器的时候，要下载个谷歌助手，并添加到扩展程序中，不然也收不到验证码
2、kaggle主页
注册完成之后，可以看到如下的主页，左侧是工具栏，中间上方是搜素栏，在这里面你可以搜索到你想要的信息，包括数据集，并支持免费下载；中间下面部分是推送的别人做的一些信息，右面是个人主页
3、上传数据集
想利用kaggle平台进行GPU计算，必然要上传一些数据集，当然你也可以直接引用别人上传的数据集。为了防止别人的数据集用不了，这里就展示下如何上传。
点击工具栏中Data，在右方出现的界面中，点击New Dataset
出现下面这个界面，点击select files to upload，选择文件将自己的数据集上传，对于有文件夹的情况，注意压缩再上传，不然上传不上去，切记！！！等数据集传上去之后，在最上方输入名字，点击private，转化成public，在创建就可以了，等待创建结束
上传完成后，可以在your datasets中查看上传的数据集。
4、建立Notebooks
点击工具栏中Notebooks，点击new notebook
出现以下界面，这里可以创建notebook和script，notebook可以在线编辑，在计算，script不能够编辑，只能上传整个已经写好的程序，直接训练。注意Accelerator，这个需要进行收集验证的，不然没有这一条，也就加速不了了。手机验证的时候，同样需要谷歌助手，这里需要注意一点的是，就算有谷歌助手，你可能也收不到验证码，先不要着急，等过了24小时，再次尝试，就可以收到验证码了，填写手机号的时候注意格式：8601**********。
同样可以在you work中查看已经建立好的notebook
5、进入notebook
创建好之后，进入，1是kaggle已经给你写好的了，同样给出了在kaggle上当前文件夹的路径。点击2上传数据，由于之前已经上传了数据集，这里直接选择就可以了。3就是上传到当前notebook的数据集。4可以选择是否需要加速。
下面给出了不使用加速和使用加速显示区别。
到此就可以在这个notebook上写代码了，具体使用就和jupyter notebook一样。本人亲测使用kaggle加速是本人cpu加速的两倍。开心的一塌糊涂，以后就可以在kaggle上进行训练了。但是，有一点要注意，免费加速有时间限制，一周只有30小时，但对于一般人来说，也足够用了。
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