Google Colab

什么是 Colab？

借助 Colaboratory（简称 Colab），您可在浏览器中编写和执行 Python 代码，并且：

• 无需任何配置
• 免费使用 GPU
• 轻松共享

无论您是一名学生、数据科学家还是 AI 研究员，Colab 都能够帮助您更轻松地完成工作。

在免费版 Colab 中，笔记本最长可以运行 12 小时，具体取决于实际可用情况和您的使用模式。

地址

https://colab.research.google.com

1. 先点击左上角的 新建笔记本，重命名笔记本
2. 代码执行程序 -> 更改运行时类型 -> 硬件加速器 -> GPU/TPU

Demo

!nvidia-smi

Sat Apr  1 15:15:25 2023       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 525.85.12    Driver Version: 525.85.12    CUDA Version: 12.0     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla T4            Off  | 00000000:00:04.0 Off |                    0 |
| N/A   49C    P8    10W /  70W |      0MiB / 15360MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

import tensorflow as tf
print("Tensorflow version " + tf.__version__)
tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type=None)

Tensorflow version 2.12.0
[PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU'),
 PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]