使用 GPU 连接到本地运行时 google colab 需要 tensorflow-gpu？

【问题标题】：Connecting to local runtime google colab with GPU needs tensorflow-gpu?使用 GPU 连接到本地运行时 google colab 需要 tensorflow-gpu？
【发布时间】：2023-04-07 08:38:01
【问题描述】：

我的电脑没有安装 GPU，为了加快执行速度，我想通过连接到本地运行时使用 google colab 建议的 GPU（因为我使用的数据集太大而无法上传到 google 驱动器上）。我在我的电脑上安装了正常的 tensorflow，当我尝试在带有 GPU 的 google colab 上运行我的代码时，速度没有变化。为了能够使用 google colab GPU，我需要在我的电脑上安装 tensorflow-gpu 吗？ tensorflow-gpu的版本必须和tensorflow一样？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow gpu google-colaboratory

【解决方案1】：

您需要在 Google Colab 中为笔记本启用 GPUs：

导航到Edit 并选择Notebook Settings

从Hardware Accelerator 下拉列表中选择GPU

之后，您可以通过运行以下代码来确认我们使用 tensorflow 连接到 GPU：

%tensorflow_version 2.x
import tensorflow as tf
device_name = tf.test.gpu_device_name()
if device_name != '/device:GPU:0':
  raise SystemError('GPU device not found')
print('Found GPU at: {}'.format(device_name))

输出：

TensorFlow 2.x selected.
Found GPU at: /device:GPU:0

请参考Google Colab建议的link与local runtime联系，

【讨论】：