使用 GPU 连接到本地运行时 google colab 需要 tensorflow-gpu?
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【中文标题】使用 GPU 连接到本地运行时 google colab 需要 tensorflow-gpu?【英文标题】:Connecting to local runtime google colab with GPU needs tensorflow-gpu? 【发布时间】:2021-12-20 06:27:15 【问题描述】:我的电脑没有安装 GPU,为了加快执行速度,我想通过连接到本地运行时使用 google colab 建议的 GPU(因为我使用的数据集太大而无法上传到 google 驱动器上)。我在我的电脑上安装了正常的 tensorflow,当我尝试在带有 GPU 的 google colab 上运行我的代码时,速度没有变化。为了能够使用 google colab GPU,我需要在我的电脑上安装 tensorflow-gpu 吗? tensorflow-gpu的版本必须和tensorflow一样?
【问题讨论】:
【参考方案1】:您需要在 Google Colab 中为笔记本启用 GPUs
:
导航到Edit
并选择Notebook Settings
从Hardware Accelerator
下拉列表中选择GPU
之后,您可以通过运行以下代码来确认我们使用 tensorflow 连接到 GPU:
%tensorflow_version 2.x
import tensorflow as tf
device_name = tf.test.gpu_device_name()
if device_name != '/device:GPU:0':
raise SystemError('GPU device not found')
print('Found GPU at: '.format(device_name))
输出:
TensorFlow 2.x selected.
Found GPU at: /device:GPU:0
请参考Google Colab
建议的link与local runtime
联系,
【讨论】:
以上是关于使用 GPU 连接到本地运行时 google colab 需要 tensorflow-gpu?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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Google Colab:从本地上传 Pytorch 模型后“无法连接到运行时”
从本地 GAE 项目连接到 Google Cloud Datastore
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