使用kaggle运行机器学习代码的几点注意事项（超重要！！！）

怎么将一些需要调用的代码文件和数据集上传并进行调用：
数据集：把数据集打包成zip用add data按钮上传，成功后会保存于input里面，想要在代码中使用的时候，路径直接用input相应文件的copy file path按钮，复制粘贴路径就行了
代码：代码放input里面倒也不是不行，然而我这边总出文件不存在bug，放弃了，有兴趣的小伙伴可以自己探索一下，最好能给我分享一下，多谢！我也感觉这样会方便很多。
我使用的方法是：创建一个新代码块，将想要上传的python文件整个复制粘贴进去，然后在最开头加上一行代码：

%%writefile 文件名.py
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跑一下代码块，这个文件就会被保存进output里面，直接正常调用即可，output相当于项目根路径了。（缺点：有点麻烦，然后output里面的文件总消失，可能是关闭运行环境，就消失的样子）

一运行就出这个报错“ipykernel_launcher.py: error: unrecognized arguments: -f /root/.local/share/jupyter/runtime/kernel-768b22a5-5135-4a5f-958d-15e19907fdb4.json
An exception has occurred, use %tb to see the full traceback.
SystemExit: 2”
问题在这里：

parser.parse_args()
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它括号里面加上args=[]，变成这样子：

parser.parse_args(args=[])
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就没事啦

专门针对bert代码：

BertModel.from_pretrained(opt.pretrained_bert_name)
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后面一定要加一个参数：return_dict=False，不然emmm，后果你不会想知道的。也就是：

BertModel.from_pretrained(opt.pretrained_bert_name, return_dict=False)
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我的总结暂时就是这些，一起加油吧！