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更新:此问题与Google Colab的"笔记本设置:硬件加速器:GPU"有关.这个问题是在添加"TPU"选项之前编写的.

阅读关于谷歌Colaboratory提供免费特斯拉K80 GPU的多个激动人心的公告,我试图快速运行它上课,因为它永远不会完成 - 快速耗尽内存.我开始调查原因.

最重要的是,"免费特斯拉K80"对所有人来说都不是"免费" - 因为有些只是"免费"的一小部分.

我从加拿大西海岸连接到谷歌Colab,我只得到0.5GB的24GB GPU内存.其他用户可以访问11GB的GPU RAM.

显然,0.5GB的GPU RAM不足以满足大多数ML/DL的工作需求.

如果你不确定你得到了什么,这里有一点点调试功能(只适用于笔记本的GPU设置):

# memory footprint support libraries/code
!ln -sf /opt/bin/nvidia-smi /usr/bin/nvidia-smi
!pip install gputil
!pip install psutil
!pip install humanize
import psutil
import humanize
import os
import GPUtil as GPU
GPUs = GPU.getGPUs()
# XXX: only one GPU on Colab and isn’t guaranteed
gpu = GPUs[0]
def printm():
 process = psutil.Process(os.getpid())
 print("Gen RAM Free: " + humanize.naturalsize( psutil.virtual_memory().available ), " | Proc size: " + …