torch.cuda.is_available() 在 colab 中返回 false

Question

我正在尝试在 google colab 中使用 GPU。以下是我的 colab 中安装的 pytorch 和 cuda 版本的详细信息。

Torch 1.3.1 CUDA 10.1.243

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018
Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130

我对使用 GPU 在 pytorch 模型上进行迁移学习还很陌生。我的 torch.cuda.is_available() 返回 false，我无法使用 GPU。torch.backends.cudnn.enabled 返回 true。这里可能出了什么问题？

Answer 1

确保您的硬件加速器设置为 GPU。

Runtime > Change runtime type > Hardware Accelerator

Answer 2

万一其他人来到这里犯了我所犯的同样的错误：

如果您尝试检查 GPU 是否可用并且您这样做：

if torch.cuda.is_available:
  print('GPU available')
else:
  print('Please set GPU via Edit -> Notebook Settings.')

GPU 似乎总是可用的。请注意，您需要使用torch.cuda.is_available()not torch.cuda.is_available。

Answer 3

适用于上述所有版本，我无需将 CUDA 降级至 10.0。更新后我重新启动了 Colab，将我的运行机器设置回 CPU，我只需将其改回 GPU。