使用google的免费GPU

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。

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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())

### 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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