KaggleのKernel上でコードを動かしてみたら実行に時間がかかったので、ローカルで実行してみた。
手順を忘れないようメモしておく。
一旦ソースをダウンロードしてローカルで編集し、完成したらアップロードしてSave&Submitする、という流れ。

環境構築

mac OS(10.15.7) + VSCodeを使用している

ローカルでの実行手順

  • Kaggleから、編集したいNotebookをダウンロードする
    • Notebookの左上Fileメニュー→Download notebookを選択
  • (CompetitionページのDataタブから、必要なデータもダウンロードしておく)
  • ダウンロードした.ipynbファイルをVSCodeで開き、編集・実行する

ソースのアップロード手順

  • 新規Notebookを作成する
    • 既存のNotebookへ上書きする場合は、そのNotebookを開く
  • 左上Fileメニュー→Upload Notebookを選択
    • Uploadすると、Notebookの内容は全て上書きされてしまうので要注意

アップロード後は、通常通りSaveとSubmitを行う。

備考

  • ローカルのjupyterかkaggleのKernelかを判定する方法を使うと、環境によって処理を変えられる
  • ローカルで動かすのにかかった時間は、Kaggle Kernel上で動かした時の半分程度になった
    • まだ一つのソースしか動かしていないので、他のソースでも同様の速度になるのかは不明