Google cloud platform 让stylegan在带有v100的gcp实例上运行

我一直在尝试让stylegan在gcp上运行，以连接到v100。我已经能够使用此实例设置进行1d的培训

 export IMAGE_FAMILY="pytorch-latest-gpu" # or "pytorch-latest-cpu" for non-GPU instances
export ZONE="us-west2-b" # budget: "us-west1-b"
export INSTANCE_NAME="my-fastai-instance"
export INSTANCE_TYPE="n1-highmem-8" # budget: "n1-highmem-4"

# budget: 'type=nvidia-tesla-k80,count=1'
gcloud compute instances create $INSTANCE_NAME \
        --zone=$ZONE \
        --image-family=$IMAGE_FAMILY \
        --image-project=deeplearning-platform-release \
        --maintenance-policy=TERMINATE \
        --accelerator="type=nvidia-tesla-v100,count=1" \
        --machine-type=$INSTANCE_TYPE \
        --boot-disk-size=200GB \
        --metadata="install-nvidia-driver=True"

对于一个大数据集，我为另一个数据集运行相同的代码，它似乎没有使用v100。我必须跑！pip安装tensorflow gpu两次

当我试着用

export IMAGE_FAMILY="tf-latest-gpu" # or "pytorch-latest-cpu" for non-GPU instances
export ZONE="us-west1-a" # budget: "us-west1-b"
export INSTANCE_NAME="my-fastai-instance"
export INSTANCE_TYPE="n1-highmem-8" # budget: "n1-highmem-4"

# budget: 'type=nvidia-tesla-k80,count=1'
gcloud compute instances create $INSTANCE_NAME \
        --zone=$ZONE \
        --image-family=$IMAGE_FAMILY \
        --image-project=deeplearning-platform-release \
        --maintenance-policy=TERMINATE \
        --accelerator="type=nvidia-tesla-v100,count=1" \
        --machine-type=$INSTANCE_TYPE \
        --boot-disk-size=200GB \
        --metadata="install-nvidia-driver=True"

我在运行data_tool.py文件创建记录时出错，并且由于某种原因无法在jupyter实验室环境中运行python3

另外，所有的代码都在GoogleColab上运行，这让我们想知道colab有什么类型的实例，我是否可以找到脚本来使用v100设置相同的实例

您的第一个命令：

export IMAGE_FAMILY="pytorch-latest-gpu" # or "pytorch-latest-cpu" for non-GPU instances
export ZONE="us-west2-b" # budget: "us-west1-b"
export INSTANCE_NAME="my-fastai-instance"
export INSTANCE_TYPE="n1-highmem-8" # budget: "n1-highmem-4"

# budget: 'type=nvidia-tesla-k80,count=1'
gcloud compute instances create $INSTANCE_NAME \
        --zone=$ZONE \
        --image-family=$IMAGE_FAMILY \
        --image-project=deeplearning-platform-release \
        --maintenance-policy=TERMINATE \
        --accelerator="type=nvidia-tesla-v100,count=1" \
        --machine-type=$INSTANCE_TYPE \
        --boot-disk-size=200GB \
        --metadata="install-nvidia-driver=True"

使用映像系列

pytorch最新gpu

此映像未预安装TensorFlow，不应与TensorFlow任务一起使用

至于第二个命令，它使用的是正确的

tf-latest-gpu

系列。请允许我提供更多详细信息，以便我们提供帮助：

• 您试图运行的代码是什么
• 你能在这里复制粘贴错误吗
• 如果它在Colab上工作，也许你有公共Colab笔记本的链接

顺便说一句，Colab使用的是1个K80 GPU