【问题标题】:Why I run the script in the colab using cpu rather than cuda?为什么我使用 cpu 而不是 cuda 在 colab 中运行脚本?
【发布时间】:2021-08-24 16:14:51
【问题描述】:

为什么即使在第一个命令中,colab 也会为所有检查输出打印 false。

如果我不运行此脚本,colab 会为 cuda.is_available() 返回 True。是什么原因?

 if __name__ == "__main__":
print(torch.cuda.is_available())
parser = argparse.ArgumentParser('parser')
parser.add_argument("--device", type=int, required=True)
parser.add_argument("--ckptdeblurGAN", type=str, default="./deblurGANLib/pretrained_weights/WGAN_GP/checkpoint-epoch300.pth")
parser.add_argument("--video_root", type=str, default="./imgAndVideos/video/")
parser.add_argument("--cfg", type=str, default="cfg/my_yolov3.cfg")
parser.add_argument("--weights",
                    type=str,
                    default="./weights/yolov3spp-59_deblurGAN.pt")
parser.add_argument("--img_size", type=int, default=512)
parser.add_argument(
    "--deep_checkpoint",
    type=str,
    default="deep_sort/deep/checkpoint/resnet50_best_centerloss_final.pt")

# hyperparameter
parser.add_argument("--max_dist", type=float, default=0.2)

# presentation
parser.add_argument("--display", dest="display", action="store_true", default=False)
parser.add_argument("--display_width", type=int, default=1280)
parser.add_argument("--display_height", type=int, default=720)

args = parser.parse_args()
print(torch.cuda.is_available())

if torch.cuda.is_available() and args.device >= 0:
    
    device = torch.device(f'cuda:{args.device}')
    torch.cuda.manual_seed(1234)
else:
    device = torch.device('cpu')
    torch.manual_seed(1234)
    
print("check!",device)

【问题讨论】:

    标签: deep-learning pytorch google-colaboratory yolo


    【解决方案1】:

    您是否检查了运行时设置:

    Runtime->修改runtime类型->选择GPU

    链接:https://www.tutorialspoint.com/google_colab/google_colab_using_free_gpu.htm

    【讨论】:

    • 嗨,Yuser,感谢您的帮助,我知道设置,现在正在使用 GPU Tesla P100。
    • 嗨 Channing,colab 打印的两个打印件都是 True。 colab.research.google.com/drive/…
    • 是的,很好,怎么才能得到结果呢?您是否将我的代码粘贴到新文件并在 colab 中运行?我总是得到错误的......
    • 是的,没错,我将您的代码粘贴到 colab 上的一个新文件中并运行它。也许你可以分享你的 colab 笔记本?
    • 如果我对部分代码进行评论,我可以打印相同的内容。 cuda 似乎可以检查导入的文件是否会使用 cuda 设备。我不清楚。
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