Как активировать вычисления на GPU в Google colab? - PullRequest
Новая
       21

Как активировать вычисления на GPU в Google colab?

0 голосов
/ 14 апреля 2020

Я - большой факел и python,

Я экспериментировал с некоторыми кодами в машинном обучении, которые я нашел в Интернете с помощью Google COlab, и получил следующую ошибку: 

---------------------------------------------------------------------------
RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-d4b0db6cedae> in <module>()
    295                         input_dropout=input_dropout, hidden_dropout1=hidden_dropout1,
    296                         hidden_dropout2= hidden_dropout2, label_smoothing= label_smoothing)
--> 297 experiment.train_and_eval()
    298 
    299 

2 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/cuda/__init__.py in _lazy_init()
    195                 "Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. " + msg)
    196         _check_driver()
--> 197         torch._C._cuda_init()
    198         _cudart = _load_cudart()
    199         _cudart.cudaGetErrorName.restype = ctypes.c_char_p

RuntimeError: cuda runtime error (100) : no CUDA-capable device is detected at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:50

Я так понимаю, что cude для обработки GPU? Так как я могу решить проблему? Я экспериментировал с кодами в этой ссылке :

Ответы [ 2 ]

1 голос
/ 14 апреля 2020

В дополнение к ответу выше, вы можете использовать Google TPU тоже. Если вы являетесь Colab Pro, то здесь есть одна загвоздка: избегайте их использования, если в этом нет особой необходимости, потому что Google снизит ваш приоритет для использования ресурса в следующий раз:

С их официальная страница описания

Ресурсы в Colab Pro имеют приоритет для подписчиков, которые недавно использовали меньше ресурсов, чтобы предотвратить монополизацию ограниченных ресурсов небольшим числом пользователей. Чтобы получить максимальную отдачу от Colab Pro, рассмотрите возможность закрытия вкладок Colab, когда вы закончите с работой, и избегайте выбора графических процессоров или дополнительной памяти, когда она не нужна для вашей работы. Это уменьшит вероятность того, что вы столкнетесь с ограничениями использования в Colab Pro.

Я не уверен, правда ли это для обычных пользователей. Но исходя из моего собственного опыта, GPU и TPU не всегда доступны. И если они становятся недоступными в середине вашего кодирования и запуска, все предыдущие ячейки запуска / завершения снова становятся «незапущенными». Таким образом, небольшой риск вы бы взяли.

1 голос
/ 14 апреля 2020

Вы пробовали следующее?

Go to Menu > Runtime > Change runtime.

Change hardware acceleration to GPU.

Как установить CUDA в Google Colab GPU

...