Question

我试图在Google Colab上使用GPU运行笔记本，但是它没有提供GPU，但是当我使用tensorflow 1.15.0运行笔记本时，GPU可用。

tf.test.gpu_device_name()

给出输出 '/device:GPU:0' 对于tensorflow 1.15.0

但是当我对tensorflow 2.0.0执行相同操作时，该函数返回''。

Answer 1

我解决了在google colab中安装

counts = dict()
def counting(items):
    lWords = ''.join(items).split(" ")
    for i in lWords:
        if(i[0]=="#"):
            counts[i] = counts.get(i, 0) + 1
    return counts

和

items = [x for x in df['Description'].tolist() if pd.notnull(x)]
print(counting(items))

所以现在!pip install tensorflow-gpu的输出是!pip install tf-nightly 但是，TensorFlow会自动将其版本升级到tf.test.gpu_device_name()

Answer 2

这是一个与2.0相关的错误，该错误与Colab上最近的CUDA 10.1升级不兼容。

要关注的相关GitHub问题是： https://github.com/googlecolab/colabtools/issues/864

Answer 3

尝试

%tensorflow_version 2.x

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.test.gpu_device_name())
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

无法在Google Colab上针对Tensorflow 2.0使用GPU

3 个答案: