DeepLearning
TensorFlow
Floydhub

Floydhubでデータセットをアップロード

More than 1 year has passed since last update.

Floydhub、GPUの無料使用分がなくなったのは残念ですが、Nvidia Tesla K80 GPUを1時間$0.7で使うことができます。Jupyterの場合ローカルでテストしててほぼそのままFloydhubで計算させられるので、AWS GPUインスタンスよりお手軽です。

画像データなどが多く含まれる場合は

Directory contains too many files to upload. If you have data files in the current directory, please upload them separately using "floyd data" command and remove them from here.

と言われるのでデータセットを別にアップロードします。

https://www.floydhub.com/datasets/create

でデータセットを作成後

cd data 

floyd data init dataset-name
floyd data upload

でデータセットをアップロードします。

データセット名



user-name/datasets/dataset-name/1

データ名とデータパスを--dataで指定して実行します [data-id]:[path] でデータのパスを指定します。



floyd run --gpu --env tensorflow --data user-name/datasets/dataset-name/1:data --mode jupyter

Jupter notebook内で利用できます。

train_iter = data_iterator.BatchIteratorSimple(batch_size=batch_size,

data_folder=os.path.join('/', 'data', 'train'),
image_shape=image_shape,
shift_aug=True)

val_iter = data_iterator.BatchIteratorSimple(batch_size=batch_size,
data_folder=os.path.join('//', 'data', 'validation'),
image_shape=image_shape)