Question

能在CoLab中运行jupyter笔记本非常好，但是我疯狂地保存和加载文件。例如，我正在为课程编写作业，并使用HTML标签在其中包含图形。（我想使用HTML而不是markdown图片，以便可以设置宽度。）因此，在Text单元格中，我有

<img src="CoLab04.png" width="250">

当我在笔记本电脑上运行jupyter笔记本时，此方法工作正常，但在CoLab中，即使图像与ipynb文件位于同一CoLab文件夹中，也找不到图像强>。错误。

保存数据文件时，我也遇到类似的问题。在我的笔记本电脑上，我可以使用常规的python函数open，write，close等。该代码可以正常运行，但文件不会显示在Google云端硬盘上。搜索所有Google云端硬盘时，不在CoLab文件夹或其他任何文件夹中。呃。我读了TFM并使用

from google.colab import drive, files
drive.mount('/content/gdrive')
fig.savefig("LED12.png") # saves a figure as a file
files.download("LED12.png")

这会将文件下载到我的笔记本电脑。然后，我必须将文件上传到Google云端硬盘文件夹，以便我的学生可以看到它。

我想念什么吗？为什么使用Google-CoLab jupyter笔记本创建和读取Google云端硬盘文件如此困难？

我已经读过https://colab.research.google.com/notebooks/io.ipynb，但为什么这么难？我需要让新手学生易于使用的东西。如果很难读写文件，我将建议学生们在笔记本电脑上安装jupyter，而不要使用CoLab。

Answer 1

从GitHub加载笔记本可能更简单，其中同一存储库中的图像链接将更直观地加载。

例如，下面的笔记本加载一组捆绑在其GitHub存储库中的图像。

https://colab.research.google.com/github/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/blob/master/notebooks/05.01-What-Is-Machine-Learning.ipynb

第一个图表的减价参考：

![](figures/05.01-classification-1.png)
[figure source in Appendix](06.00-Figure-Code.ipynb#Classification-Example-Figure-1)

这对应于此处的GitHub存储库： https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/

在此示例的基础上，捆绑数据文件的一种常见模式是在笔记本顶部添加一个!git clone ...命令，以一次注入整个仓库。

与Drive相比，在GitHub中完成此操作更容易的原因是GitHub在重新存储级别上具有统一的ACL，而Drive在文件级别上管理ACL。因此，如果要公开共享一个Drive笔记本来引用未共享的图像或其他Drive文件，将会有些麻烦。

Answer 2

几天前，我已经在Colab中做到了这一点（阅读，训练模型并上传训练有素的模型）。让我们简单点。请执行以下步骤。我试图同时覆盖这两个方面（读取csv以及上传文件）。

步骤1：：转到您的Google驱动器并创建一个文件夹： Colab ，并将文件保存在Colab文件夹中。

第2步：现在，在Colab jupyter笔记本中安装pydrive

!pip install pydrive

第3步：：运行以下命令以访问Google驱动器文件

from pydrive.auth import GoogleAuth
from pydrive.drive import GoogleDrive
from google.colab import auth
from oauth2client.client import GoogleCredentials

第4步：：安装驱动器（您将在Colab jupyter shell中获得一个链接。单击生成的链接并验证您的Google驱动器（只需复制并粘贴生成的代码））

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

步骤5：进行身份验证并创建PyDrive客户端。在这里执行与第4步相同的操作（单击生成的链接并验证您的Google驱动器（只需复制并粘贴生成的代码））

auth.authenticate_user()
gauth = GoogleAuth()
gauth.credentials = GoogleCredentials.get_application_default()
drive = GoogleDrive(gauth)

第6步：：要获取文件，请将ID替换为您要访问的文件的ID（您的文件ID）。对我来说，这是csv文件。要获取ID，请共享并生成链接。您会发现类似：https://drive.google.com/file/d/ xxxxxxxxxxxxxx / view？usp = sharing。将其放在下面（xxxxxxxxxxxxxx），然后执行相同的操作，即要读取多少文件。

normal_1 = drive.CreateFile({'id':'13AR0sS1pndF0fTxmdjQRv_1Bv5aBNpkT'}) 
normal_1.GetContentFile('normal_1.csv')

normal_2 = drive.CreateFile({'id':'1Z0DO8M1Qco07kyVoxYSgxXBx6XYGBzJd'}) 
normal_2.GetContentFile('normal_2.csv')

abnormal = drive.CreateFile({'id':'12zFHDXVjreorRrHHhYrA1n82VQLuawsl'}) 
abnormal.GetContentFile('abnormal.csv')

第7步：现在，您可以读取这些文件并加载到数据框中以供进一步使用。

normal_1 = pd.read_csv('normal_1.csv', skiprows = np.arange(100, normal_1.shape[0])) 
normal_2 = pd.read_csv('normal_2.csv', skiprows = np.arange(100, normal_2.shape[0])) 
abnormal = pd.read_csv('abnormal.csv', skiprows = np.arange(50, abnormal.shape[0]))

第8步：训练模型后，将模型保存到磁盘：使用joblib

from sklearn.externals import joblib
filename = 'model.sav'
joblib.dump(clf, filename)

# Upload model to you google drive
model_file = drive.CreateFile({'title' : 'model.sav'})
model_file.SetContentFile('model.sav')
model_file.Upload()

现在，转到“我的驱动器”并刷新它。您将找到“ model.sav”。有关jupyter笔记本文件中的完整代码，请访问我的github链接。我希望它能帮助您解决问题。

Answer 3

在我看来，这是一个sys.path问题。

通过以下代码安装My Drive后

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

然后可以使用读取主Google云端硬盘

!ls /content/drive/My Drive/

如果您希望在My Drive下有一个子文件夹来集中化colab项目，则可以假设您在主Google Drive目录下有projectA文件夹。您可以将projectA文件夹路径添加到sys.path

import sys
sys.path.append("/content/drive/My Drive/projectA")

然后，您应该能够像在本地计算机根路径中一样使用保存无花果的方法。该文件将保存到运行colab代码的projectA文件夹中。

fig.savefig("LED12.png")

您应该能够看到文件出现在此处。如果这不起作用，请在执行open，save，close等路径敏感操作时尝试使用绝对路径：

working_path = '/content/drive/My Drive/projectA'
fig.savefig(os.path.join(working_path, "LED12.png"))

CoLab访问文件

3 个答案: