経緯

PyTorchのDCGANチュートリアルで巨大なデータセット（1GB・22万枚画像くらい）が必要
↓
ローカルのJupyter Labで動かしてみたら学習遅い＆メモリ不足
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GPUも使えるGoogle Colaboratory（以下Colab）上で学習させてみよう
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手を動かしていくうちに問題発生

データセットをColabにどうやってコピーしよう？

問題

• ColabってGoogle Driveのファイル参照できるの？
• Colab上でZIPって解凍できるの？

ColabってGoogle Driveのファイル参照できるの？

Google Driveをマウントすることで参照することができます。
ノートブックを新規作成し次のコードを実行する。

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

認証コードを生成するリンクが貼られるのでアクセスする。
アカウント選択でColabを利用しているアカウントを選択する。
Google Drive File Streamがアクセスを求めてくるので許可する。
認証コードが発行されるのでコピーして、貼り付けてエンター。

Go to this URL in a browser: https://accounts.google.com/o/oauth2/auth?client_id=xxx
Enter your authorization code:

Colab上でZIPって解凍できるの？

Colab上でunzipコマンドが使えます。
まずはGoogle DriveにデータセットのZIPファイルをアップロードし、Colab上にコピーします。

cp "./drive/My Drive/Colab Notebooks/data/celeba/img_align_celeba.zip" "."

後はunzipコマンドを使いColab上で解凍します。

!unzip "img_align_celeba.zip"

解凍した画像を表示してみる

from PIL import Image
Image.open('img_align_celeba/000001.jpg')

無事表示することができました。

まとめ

1. データセットをGoogle DriveにZIPでアップロードする
2. Colab上でGoogle Driveをマウントする
3. Colab上にZIPファイルをコピーする
4. Colab上でZIPファイルを解凍する

追記

Colabにファイルをアップロードするだけなら次のコードでローカルファイルを選択できます。
ただし、容量が大きなファイルをアップロードしようとするとかなり時間がかかっているように感じます。
本稿のGoogle Drive経由の方が早くアップロードできる気がします。

from google.colab import files
files.upload()