一.简介

​ 本篇会以Titanic的模型为例，熟悉Kaggle网站的使用和项目的复现。本篇会分别介绍云端和本地运行项目的方式。

​ 前提准备：

  1. Python环境（我使用的是3.8.10版本，理论上都可以）
  2. Pycharm(可有可无)

二. 网页运行

  1. 注册Kaggle账号（自行注册）

  2. 打开Titanic项目

  3. 选择Edit

    image-20220718185302259

  4. 可在左上角修改项目的名字

    image-20220718185650138

  5. 选择Run All运行所有代码

    image-20220718185740183

  6. 选择Save Version保存到自己的Notebook

    可自定义项目名，保存后项目会自动运行所有代码

    image-20220718185849340

  7. 在侧边栏选择Your Work找到刚刚保存的项目

    image-20220718190131345

    选择Code

    image-20220718190231964

  8. 选择刚刚保存的项目，点击Data，看到Output选择下载就可以保存生成的图片及日志

    image-20220718190639717

  9. 将下载的压缩包解压，打开文件夹

    image-20220718190851434

    生成的图片在_results__files里面

    image-20220718190915053

    image-20220718191006514

    完结撒花

    三.本地运行

    1. 打开Titanic项目，选择Edit

    image-20220718191240501

    1. 下载代码和数据集

      image-20220718191518466

      下载全部数据集

      image-20220718191609823

    2. 创建文件夹，放置代码和数据集

      因为在源代码中，数据集的路径为“../input/train.csv”

      image-20220718191713218

      由此我创建以下结构的文件夹，将数据集都放在input里面，将源代码放入py里面

      image-20220718191915357

    3. 准备环境，下载Jupyter和Python需要的模块(请确保已经有Python环境)

      按Win+R，输入cmd然后回车，打开cmd

      image-20220718192144988

      image-20220718192212509

      输入以下命令

      1
      pip install jupyterlab
      1
      pip install jupyter notebook

      image-20220718192402166

      image-20220718192421566

      两次安装都能看见Successful即为安装成功

      image-20220718192522454

      将项目的文件夹拖入Pycharm打开

      image-20220718192629254

      红色波浪线的模块为未安装的模块，可以直接选择安装

      也可以在cmd中使用pip install + 模块名的方式安装

      image-20220718193102442

    4. 两种运行方式

        1. 使用Pycharm运行

          image-20220718195425288

      • 使用Jupyter运行

        打开cmd输入jupyter notebook

        image-20220718195920455

        这时会自动跳转网页

        image-20220718200000751

        找到代码文件，双击打开

        image-20220718200047572

        运行代码

        image-20220718200111973

        image-20220718200129063

    5. 下载生成文件

      image-20220718201428267

      使用Pycharm的同学可以在右上角选择在网页中打开，使用相同方法下载

      image-20220718201716475

温馨提示

  1. 如果无法运行，请着重的检查Python环境的问题
  2. 如果过程中遇到网络连接的问题，但访问其它的网站没问题的话，可以考虑科学上网
  3. 待补充

完结撒花~~