使用本地 GPU 的 Google Colaboratory 本地运行时答案

【问题标题】：Google Colaboratory local runtime using local GPU使用本地 GPU 的 Google Colaboratory 本地运行时
【发布时间】：2018-09-26 03:42:49
【问题描述】：

我正在使用 Colaboratory 和 Pytorch 运行一个 GAN，该 GAN 使用了一个不寻常的数据集，该数据集当前存储在我的机器本地。为了访问这些文件，我连接到本地运行时（根据https://research.google.com/colaboratory/local-runtimes.html）。但是，Colaboratory 现在在运行时使用我自己的 GPU，而在之前的运行中没有这样做。我知道这一点是因为当前的运行速度要慢得多，因为他们使用的是我的 GTX 1060 6GB 而不是 Colab 的 Tesla K80。

我用这个检查过

torch.cuda.get_device_name(0)

当我在本地连接时返回“GeForce GTX 1060 6G”。即使编辑 -> 笔记本设置 -> 硬件加速器 -> 选择“GPU”也是如此。

但是，当我没有在本地连接，而是使用（默认）“连接到托管运行时”选项时，

torch.cuda.get_device_name(0) 确实返回“Tesla K80”。

我无法将我的数据集上传到云端硬盘，因为它是一个大型图像数据集，我想继续使用本地运行时。

如何同时使用本地运行时和 Colab 令人惊叹的 Tesla K80？任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

这回答了你的问题：stackoverflow.com/questions/53691393/jupyter-notebook-gpu
@manza 请考虑添加您的评论作为答案，因为它似乎可以满足问题。
这能回答你的问题吗？ Jupyter Notebook - GPU

标签： python machine-learning deep-learning pytorch google-colaboratory

【解决方案1】：

Colab 正在使用您的 GPU，因为您将它连接到本地运行时。这就是将它连接到您自己的运行时的意义意味着。这意味着您正在使用您的机器，而不是在 Google 的服务器上处理该过程。如果您仍想使用 Google 的服务器和处理能力，我建议您查看connecting your Google Drive to the Colaboratory runtime。

【讨论】：