システムからGoogle Colabに画像フォルダーをアップロードする

約3000枚の画像を含むデータセットでディープラーニングモデルをトレーニングしたいと考えています。データセットは巨大なので、GPUがサポートされているため、Google colabを使用したいと思います。このフル画像フォルダをノートブックにアップロードして使用するにはどうすればよいですか？

方法1：

1. ファイルを圧縮する
2. zipファイルをアップロードします。ファイルセクションの下に[アップロード]ボタンがあります。
3. colabのコマンドを使用して解凍します：！unzip level_1_test.zip

方法2：

1. zipファイルをGoogleドライブアカウントにアップロードします。
2. 唯一の違いはステップ2で、GUIアップロードオプションの代わりに、google code_snippetsを実行して、zipファイルをGoogleドライブからColabアカウントにアップロードダウンロードできます。
3. colabのコマンドを使用して解凍します：！unzip level_1_test.zip

最善の策は、画像をzipファイルとしてGoogleドライブにアップロードし、Google Colab（GC）経由でアクセスすることです。

1. 画像フォルダを圧縮する
2. Googleドライブにzipファイルをアップロードします

3. GCを使用して、Googleドライブを認証およびマウントします

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

4. リンクをクリックして、コードをGCノートブックに貼り付けます

5. GCからファイルを解凍します

   !unzip -uq "/content/drive/My Drive/PATH_TO_ZIP" -d "/content/drive/My Drive/PATH_TO_OUTPUT"
   

6. これでファイルを使用する準備ができました

ダウンロードリンクがあれば、アップロードする必要はありません...（いずれかの方法でアップロードする方が高速です。最初にアップロードしてからダウンロードすることをお勧めします。ノートブックを実行するたびに）

あなたがダウンロードリンクを持っているなら、これだけ

! wget <Link>

それ以外の場合は、ドライブにアップロードしてから、以下を使用してください

from google.colab import files

uploaded = files.upload()

##files.upload returns a dictionary of the files which were uploaded. The 
##dictionary is keyed by the file name, the value is the data which was 
##uploaded.

for fn in uploaded.keys():
  print('User uploaded file "{name}" with length {length} bytes'.format(
      name=fn, length=len(uploaded[fn]))

画像を含むzipファイルをドライブにアップロードし、ドライブからColabにコンテンツをダウンロードすることをお勧めします。その後、それらを抽出することができます。アップロード用のコードはこちらです。

Googleドライブにコンテンツをアップロードし、そこからColabにダウンロードできます。そのためのユーティリティをいくつか作成しました。このノートブックを参照してください。

ファイルをGoogleドライブにアップロードする方法については、メディアの提案が役立ちます-zip形式の画像フォルダーをアップロードします。