Colaboratory 简称“Colab”，Google Research 团队开发，任何人都可以通过浏览器编写和执行任意 Python 代码，尤其适合机器学习、数据分析、教育目的。Colab 是一种托管式 Jupyter 笔记本服务，用户无需设置，就可直接使用，还能免费使用 GPU/TPU计算资源。从“文件”菜单中选择“上传笔记本”即可将现有的 Jupyter/IPython 笔记本导入，Colab 笔记本存储在 Google 云端硬盘上，也可从 GitHub 加载，更多详情请看文档：colaboratory。

问题一：Colab解压CIFAR-10数据集

在使用Colab中的GPU进行深度学习训练时，如果用CIFAR-10官方提供的数据集进行训练很轻松只有几个文件，如果没有解压工具也可以轻松跑起来。如果是有60000张图片大小为55M的数据集，那么解压缩可能需要花费一天时间（亲测使用下图方式，解压8小时左右才解压了3w张图片）。

问题二：Colab不支持删除非空文件夹

刚才解压缩的数据集如果想要删除掉怎么搞？一个图片一个图片删除？那么坐你就慢了。

通用解决方案：Python脚本

归根到底Colab可以为我们提供Python环境，我们便可以执行Python脚本，而使用Python脚本往往可以实现我们想要的功能，除了上面两个问题可以从这个角度出发考虑，其余的问题也可以。

先进行谷歌硬盘装载，不会的自行百度吧。

问题一解决方案：解压缩命令

!unzip "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/ResNet18/data.zip" -d "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/ResNet18/"

目录替换为自己的目录（执行命令前一定要好好检查路径）

这种方式快到起飞，短短几分钟就把6w张图片解压完毕！

问题二解决方案：递归删除非空文件夹

直接上代码好了，大家搞深度学习应该懂这些基本的知识！

import os
# os.listdir('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/ResNet18/data')
# os.remove(f'/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/ResNet18/data/')

def rmdir(dir):
    #判断是否是文件夹，如果是，递归调用rmdir()函数
    if(os.path.isdir(dir)):
        #遍历地址下的所有文件及文件夹
        for file in os.listdir(dir):
            #进入下一个文件夹中进行删除
            rmdir(os.path.join(dir,file))
        #如果是空文件夹，直接删除
        if (os.path.exists(dir)):
            os.rmdir(dir)
            print(dir,"文件夹删除成功!")
    #如果是文件，直接删除
    else:
        if(os.path.exists(dir)):
            os.remove(dir)
            print(dir,"文件删除成功!")
#调用定义函数（路径换成自己的，最好自己先找个废目录测试一下！）
rmdir("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/ResNet18/data")

秒级别删除非空目录！

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