Google Colab GPU TensorFlow 1.x答案

【问题标题】：Google Colab GPUs Tensorflow 1.xGoogle Colab GPU TensorFlow 1.x
【发布时间】：2020-06-25 21:11:15
【问题描述】：

有谁知道如何将 Google Colab/Colab Pro 的 GPU 用于 tensorflow 版本 1.x？我尝试将我的 CUDA 从 10.1 降级到 10.0（不起作用）以及 pip 安装 tensorflow gpu==1.14（建议不要这样做，因为可能会降低性能）

【问题讨论】：

标签： python tensorflow gpu

【解决方案1】：

要执行此操作，首先您必须从 Google Colab 卸载当前的 CUDA 版本，如下所示

!apt-get --purge remove cuda nvidia* libnvidia-*
!dpkg -l | grep cuda- | awk '{print $2}' | xargs -n1 dpkg --purge
!apt-get remove cuda-*
!apt autoremove
!apt-get update

第二步，你可以下载CUDA 10.0并安装，如下图所示

!wget  --no-clobber https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
!dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
!sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
!apt-get update
!apt-get install cuda-10-0

运行时提示*** cuda.list (Y/I/N/O/D/Z) [default=N] ?，则需要提供Y(Y or I : install the package maintainer's version)

安装后，是否可以查看CUDA版本如下图

!nvcc --version

输出：

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

最后，您可以使用pip 安装Tensorflow GPU，如下所示

!pip install tensorflow_gpu ==1.14

【讨论】：

【解决方案2】：

Google Colab 使用 %tensoflow 魔法支持各种 tensorflow 版本：https://colab.research.google.com/notebooks/tensorflow_version.ipynb

%tensorflow_version 1.x
import tensorflow as tf
print(tf.__version__, tf.test.is_gpu_available())

【讨论】：