由于并不清楚服务器具体地址,只有jupyter 连接的情况下,上传文件。
方法一:用Linux命令
直接用linux命令,在jupyter中只需要在命令前加一个!即可。学校服务器上没有装zip,但装了tar,可以在压缩的时候选择文件压缩为.tar.gz的文件格式。
命令:
!tar -zxvf ./Language-Detector.tar.gz
方法二: 用python的函数模块。
### 利用zipfile模块来压缩和解压文件 <br> 先将想要上传的多个文件压缩为.zip格式,在jupyter notebook中上传压缩后的文件后再用python 的zipfile函数模块压缩就可以了,也是一样的将多个文件上传了。
import zipfile f = zipfile.ZipFile("./CNN.zip",'r') # 原压缩文件在服务器的位置 for file in f.namelist(): f.extract(file,"./") #解压到的位置,./表示当前目录(与此.ipynb文件同一个目录) f.close()
# rar文件解压类似 # 如果是rar文件解压,也是类似, from unrar import rarfile file = rarfile.RarFile('压缩文件路径') file.extractall('解压到目标文件夹路径')
如果是想压缩文件,减小体积
f = zipfile.ZipFile('目标文件地址','w',zipfile.ZIP_DEFLATED) f.write(filename,file_url) f.close()
补充知识:jupyter终端打包.zip文件
zip -r data.zip data #前面data.zip是要打包的文件夹,后面的data是被打包的文件名
如果出现zip command not found
apt-get install zip
还出错的话
apt update
应该ok了!
以上这篇文件上传服务器-jupyter 中python解压及压缩方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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