使用google的免费GPU

最新推荐文章于 2025-04-28 13:50:53 发布
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文章标签： 深度学习 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/llf000000/article/details/132673178
本文介绍了如何在GoogleColab中设置使用GPU，包括打开网页、进入笔记本设置并检查Python库torch的版本和GPU是否可用的步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、打开网页，输入Google colab

2、点击 修改->笔记本设置

3、点击使用GPU

常用命令:

print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

pythonSuperman
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BERT内存溢出，自己设备跑步了？使用Google免费GPU
lzbmc的博客
05-16 2875
Colab笔记本存储在Google云端硬盘上，可以在 Google 云端硬盘里直接编写 Jupyter Notebook，但它在另一台虚拟机上运行。 1、Google 云端硬盘 https://drive.google.com/drive/my-drive注册账号登录。（上网可参考：https://blog.youkuaiyun.com/lzbmc/article/details/90105958） 2、...
Google Colab 免费GPU服务器使用教程
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cocoaqin的博客
01-28 10万+
一、前言 二、Google Colab特征 三、开始使用 3.1在谷歌云盘上创建文件夹 3.2创建Colaboratory 3.3创建完成 四、设置GPU运行 五、运行.py文件 5.1安装必要库 5.2 挂载云端硬盘 5.3 安装Keras 5.4 Hello Mnist！ 一、前言 不知道大家是否为了寻找免费GPU服务器而焦头烂额。 近些天，谷歌...
免费GPU——Google Colab使用
qq_43541420的博客
07-10 1746
选择“T4 GPU”，然后“保存”即可使用免费GPU资源。首先需要创建谷歌帐号，创建好后，使用谷歌帐号登录。点击“新建笔记本”进行创建。
GPU服务器免费使用汇总——国内+国外！
最新发布
Stuomasi_xiaoxin的博客
04-28 1847
使用免费GPU服务器的必要性在于其显著降低深度学习、科学计算等高算力任务的门槛，帮助个人开发者、学生及初创企业节省硬件成本 。
使用Google免费的GPU~~(薅一把资本主义羊毛)
顾小逸的博客
02-19 2229
GPU 现在针对深度学习（或者计算机视觉）这种领域，需要的计算机的配置可以讲是变态的〜深度学习需要非常好的服务器或电脑配置，只有这样才能保证程序尽快的出结果。那么针对于深度学习需要的GPU是什么，其实简单的说就是显卡，为的就是快速的运行，当然，游戏那也是相当流畅啊哈哈~~~ 最近用电脑跑一个深度学习的代码，结果电脑慢的有点过分啊，，，，，， 第一个Epoch直接运行了8个多小时【绝望】 ...
Google免费的GPU使用教程（Thanks to Google!）
snailNL的博客
06-11 1675
前提条件： google账号， 上（fan）网（qiang）环境 参考： https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5d （可以阅读此链接来完成各步骤，很详细。英文（很简单）） https://blog.youkuaiyun.com/coc...
Google Colab——谷歌免费GPU使用教程
10点43的博客
12-28 1万+
Google Colab简介 Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具，主要用于机器学习的开发和研究。这款工具现在可以免费使用。Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用！GPU型号是Tesla K80！你可以在上面轻松地跑例如：Keras、Tensorflow、Pytorch等框架。 目录 1. Google云端硬盘（Google...
Google Chrome GPU抓包
05-10
在IT行业中，尤其是在Web开发和图形处理领域，Google Chrome浏览器的GPU抓包是一个重要的调试工具。这个工具允许开发者深入理解浏览器如何利用硬件加速来渲染网页和Web应用，从而优化性能和解决图形相关的问题。本文...
使用google云GPU服务器免费训练模型(薅羊毛)
qq_42951805的博客
07-31 3742
简介 Google Colab是一个云端Jupyter 笔记本环境，它是完全免费的，唯一的限制条件是需要挂个梯子，毕竟是谷歌的东西。 使用方式 1.创建Colaboratory 在谷歌云盘中新建中选择更多——>Google Colaboratory建立一个Jupyter文件。 创建文件 文件概况 2.基本使用 此文件中的基本命令使用与Jupyter相同，但是它还支持dos命令，只需要加上!前缀即可： !pwd !ls !pip install pyqt5 此运行环境本质上是一个lin
Google Colab免费GPU使用教程
niulinbiao的博客
10-21 1万+
有时候本地跑代码可能耗时比较久，而且还会耽误你本地电脑的使用，购买云服务器又不舍得买，所以我们可以使用谷歌的免费服务器，可以使用GPU跑代码Google Colab官网是一个免费的基于云端的Jupyter笔记本环境，由Google提供。它提供了一个方便的平台，使用户可以创建、分享和协作编写Python代码和机器学习模型。以下是是免费的，无需购买任何硬件或软件。使用Google的云端计算机，使用户能够在云端上运行代码，而不必担心自己的电脑性能和存储空间。Jupyter基于Jupyter。
免费使用谷歌GPU
canoe1234的博客
09-13 600
链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43614795/article/details/83867185
Google Colab免费GPU教程
wuling129的专栏
05-03 1464
原文链接：Google Colab免费GPU教程 什么是Google Colab？ Google Colab是一项免费的云服务，现在它支持免费的GPU！ 你可以; 提高您的Python编程语言编码技能。 开发利用流行的库如深学习应用Keras，TensorFlow，PyTorch，和OpenCV的。 将Colab与其他免费云服务区分开来的最重要功能是；Colab提供GPU，并且完全免费。 可以在常见问题页面上找到有关该服务的详细信息。 准备使用Google Colab 在Googl.
google免费GPU使用经历记录
qq_26690795的博客
08-22 5073
听说Google提供免费的GPU加速了，通读相关教程https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5d，但由于我比较操作废，在网上也找不到更加详尽的教程，磕磕绊绊折腾半天，终于可以成功使用，赶紧记录下来每一步的操作吧。 1.找到google drive：在chrome浏览器中输入网...
Google Colab---使用谷歌免费GPU
Brielle_Zhang的博客
02-25 604
参考文章： Google Colab—使用谷歌免费GPU
Goolge Colab免费GPU服务器使用教程
whoami_zy的博客
06-20 1356
​划重点：免费GPU，免费GPU，免费GPU 官方说明： 1.Colab是Google提供的一个研究型项目。可以免费使用CPU,GPU,TPU环境。具体可免费使用多久还不知道。 2.Colab支持NoteBook的，支持各种深度学习框架。 3.官方说明： https://colab.research.google.com/notebook 与其花钱买服务器资源，用colab的免费资源真的是太香了。用于研究和测试绝对是足够了。最近在使用Bert的时候，发现和自己笔记本Cpu的速度快了近20倍（可
Google免费GPU【Colaboratory】使用教程
HPU_FRDHR的博客
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准备工作： 这个软件的使用需要翻墙，并且需要注册一个google的邮箱/账号。 Colaboratory基础使用步骤：(1)首先登陆谷歌云盘:https://drive.google.com/drive/my-drive 然后用自己的google账号登录，进入谷歌云硬盘，在空白处右键，选择新建一个文件夹。 (本文新建的文件夹名为：Colab Notebooks): （2）进入该文件夹...
google colab gpu怎么使用
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### 如何在Google Colab中使用GPU 为了在Google Colab环境中启用并验证GPU支持，可以按照以下方法操作： #### 启用GPU加速器 Colab默认提供CPU环境，但用户可以选择切换到GPU模式。这通过修改笔记本设置来完成。导航至菜单栏中的`Runtime`选项卡，接着选择`Change runtime type`。在此界面内，找到硬件加速器部分，并将其更改为`GPU`[^1]。 #### 验证GPU可用性 一旦启用了GPU配置项后，可以通过Python代码片段确认当前实例是否已连接上合适的NVIDIA GPU设备。下面给出了一段用于检测所分配之图形处理单元详情的小程序示例： ```python import tensorflow as tf print("TensorFlow version:", tf.__version__) device_name = tf.test.gpu_device_name() if device_name != '/device:GPU:0': raise SystemError('GPU device not found') print(f'Found GPU at: {device_name}') ``` 这段脚本会打印出正在使用的TensorFlow版本号以及发现的具体GPU路径；如果没有找到任何GPU，则抛出异常提醒用户检查设置情况[^2]。 另外一种简单的方式是直接调用命令行工具nvidia-smi查询显存占用状况和其他相关信息： ```bash !nvidia-smi ``` 该指令能够展示关于CUDA驱动状态、GPU型号规格及其内存利用率等方面的数据表单形式呈现给使用者查看[^3]。 当一切顺利的话，在经过数次刷新页面或重启运行时之后，应该可以看到系统提示已经成功获取到了所需的计算资源[^4]。
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