Блог

Я открыл ноутбук для совместной работы Google, чтобы запустить на нем пакет python, намереваясь обработать его с помощью графического процессора.

Перейдя по этой ссылке, я выбрал опцию GPU( в Runtime опции) и загрузил необходимые пакеты, чтобы использовать GPU с Pytorch и Cuda. однако по какой-то причине это показывает, что есть процессор, а не графический процессор.

Установка пакетов (необходимых для использования conda)

 !pip install -q condacolab

import condacolab
condacolab.install()
✨🍰✨ Everything looks OK!

!mamba install -c conda-forge scikit-learn 
!mamba install -q openmm
!mamba install -q   pytorch torchvision  cudatoolkit=11.1 -c pytorch 
!mamba install -c rdkit rdkit

!mamba install -q ipykernel 
!mamba install -q matplotlib

 

Подключение к Google диску, на котором находятся файлы .py со сценариями:

 from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive/')

Mounted at /content/drive/

 

но при запуске этого скрипта :

 torch.cuda.is_available()
False
 

Это не распознается.

при запуске приведенного ниже сценария он также не распознает ни один графический процессор:

 def try_gpu(i=0): 
    """Return gpu(i) if exists, otherwise return cpu()."""
    if torch.cuda.device_count() >= i   1:
        return torch.device(f'cuda:{i}')
    return torch.device('cpu')

def try_all_gpus(): 
  """Return all available GPUs, or [cpu(),] if no GPU exists."""
  devices = [
      torch.device(f'cuda:{i}') for i in range(torch.cuda.device_count())]
  return devices if devices else [torch.device('cpu')]

try_gpu(), try_gpu(10), try_all_gpus()

 

на выходе все «процессоры» :

 (device(type='cpu'), device(type='cpu'), [device(type='cpu')])
 

Однако, проверяя, есть ли графический процессор с Tenseflow, я вижу, что есть:

 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))
 

 Found GPU at: /device:GPU:0
 

Я не уверен, уместно ли это, но добавляю и это:

 !nvidia-smi

Mon Jun  7 15:02:40 2021       
 ----------------------------------------------------------------------------- 
| NVIDIA-SMI 465.27       Driver Version: 460.32.03    CUDA Version: 11.2     |
|------------------------------- ---------------------- ---------------------- 
| 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   77C    P0    33W /  70W |    222MiB / 15109MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
 ------------------------------- ---------------------- ---------------------- 
                                                                               
 ----------------------------------------------------------------------------- 
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
 ----------------------------------------------------------------------------- 
 

Любые идеи подсказки о том, как заставить Pytorch работать с графическим процессором на ноутбуке Google colab, мы будем в курсе