如何将 Kaggle 中输出的图片结果下载到本地？

使用 GPU 加速深度学习的训练是很关键的，对于缺少计算资源的人来说，在 Kaggle 上使用 GPU 训练模型是一个相对不错的体验。但是，如果，你的输出结果是图片，那该如下将训练后的图片下载到本地呢？

我尝试了很多办法，最终想到一个相对不错的点子：将输出的图片打包为 ZIP 文件。具体操作如下：

1. 上传需要训练的模型与数据（以 ZIP 的形式）：https://www.kaggle.com/xinzone/demotest
   

然后以此数据集创建一个 kernel：

选中 Notebook：

这样便可以设置使用 GPU：

使用调试你的代码，切换到数据集与项目所在目录：

cd ../input/gcanet/

运行代码

!python test.py --task dehaze --gpu_id 0  --indir examples --outdir /kaggle/working/imgs

这里需要注意的是你的项目和数据是只读的，无法向其中写入其他内容，因而，需要将图片的输出放在可以进行写操作的 kaggle/working 目录中，即 参数 --outdir /kaggle/working/imgs。将输出的图片放在 imgs 下面。

这样，如果直接 Commit 在你的 kaggle 页面将可以看到 imgs 下的图片的可视化，但是无法下载。

为了可以下载，你需要将 imgs 打包为 ZIP 文件：

from pathlib import Path
import zipfile
img_root = Path('/kaggle/working/imgs')
with zipfile.ZipFile('imgs.zip', 'w') as z:
    for img_name in img_root.iterdir():
        z.write(img_name)

这样，在 /kaggle/working 下面便多了 imgs.zip 文件：

ls /kaggle/working

输出：

__notebook_source__.ipynb  imgs/  imgs.zip

然后，将最终结果进行提交：

这样，便可以下载输出的图片了：

最终的成果展示，可以直接查看我的 Kaggle，如果觉得有用，可以 Fork 并点赞。
https://www.kaggle.com/xinzone/test-demo/output