我使用Colaboratory和Pytorch来运行使用异常数据集的GAN，该数据集当前存储在我的机器上。要访问这些文件，我连接到本地运行时（根据https://research.google.com/colaboratory/local-runtimes.html）。但是，Colaboratory现在在运行时使用我自己的 GPU，这在之前的运行中没有做到。我知道这是因为当前的运行速度要慢得多，因为他们使用的是我的GTX 1060 6GB而不是Colab的Tesla K80。
我使用
检查了这个 torch.cuda.get_device_name(0)
返回＆＃34; GeForce GTX 1060 6G＆＃34;当我在本地连接。这是的情况，即使编辑 - ＆gt;笔记本设置 - ＆gt;硬件加速器 - ＆gt; ＆＃34; GPU＆＃34;地选择。
但是，当我没有在本地连接时，而是使用（默认）＆＃34;连接到托管运行时＆＃34;选项，
torch.cuda.get_device_name(0)确实返回＆＃34;特斯拉K80＆＃34;。
我在将数据集上传到云端硬盘时遇到问题，因为它是一个大型图像数据集，并且希望继续使用本地运行时。
如何使用本地运行时和Colab的惊人特斯拉K80？ 任何帮助将不胜感激。
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Colab正在使用您的GPU，因为您已将其连接到本地运行时。这就是将其连接到您自己的运行时 means 的原因。这意味着您使用的是您的机器，而不是在Google服务器上处理该过程。如果您仍然想使用Google的服务器和处理功能，建议您参考connecting your Google Drive to the Colaboratory runtime。