Google colaboratory Google colaboratory：没有可使用GPU的后端

描述了如何将gpu与google colaboratory配合使用：

只需在笔记本设置的加速器下拉列表中选择“GPU”（通过编辑菜单或cmd/ctrl-shift-p处的命令选项板）

但是，当我在笔记本设置中选择gpu时，会弹出一个对话框，上面写着：

未能分配后端 没有带GPU的后端可用。是否要使用不带加速器的运行时

当我跑步时：

将tensorflow导入为tf
device\u name=tf.test.gpu\u device\u name（）
如果设备名称！='/设备：GPU:0'：
raise SystemError（'未找到GPU设备'）
打印（'在{}处找到GPU'。格式（设备名称））

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当然，我没有找到

GPU设备

。看来描述不完整。您知道需要做什么吗？

当GPU可用时，您需要稍后再试。该消息表示所有可用的GPU都在使用中

提供了其他信息：

我如何使用GPU，为什么有时GPU不可用？

Colaboratory用于交互式使用。长时间运行的背景 可能会停止计算，特别是在GPU上。请不要使用 加密货币开采合作实验室。这样做是不受支持的，也是错误的 可能导致服务不可用。我们鼓励希望 通过Colaboratory的UI运行连续或长时间运行的计算 使用

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使用GPU进行持续训练似乎有一个冷却时间。因此，如果您遇到错误对话框，请稍后再试，或者尝试在后续会话中限制长期培训。

您需要使用GPU设备配置笔记本电脑

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单击编辑->笔记本设置->硬件加速器->GPU

在

重置运行时

不起作用后，我做了：

运行时

->

重置所有运行时

->

是

然后我得到了一个快乐的答案：

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添加一些图片使其更清晰

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我的声誉太低了，无法发表评论，但这里有一点关于@Bob Smith的回答的补充信息，请参见“重新冷却期”

使用GPU进行持续训练似乎有一个冷却时间。因此，如果您遇到错误对话框，请稍后再试，或者尝试在后续课程中限制长期培训

根据我自己最近的经验，我相信Colab将为您分配最多12小时的GPU使用时间，之后大约有8小时的冷却时间，您才能再次使用计算资源。在我的例子中，即使没有GPU，我也无法连接到实例。我不完全确定下一点，但我认为如果你同时运行3个实例，你的12小时消耗的速度是原来的3倍。我不知道12小时的限制会在什么时候重新设置，但我猜可能是一天

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无论如何，仍然缺少一些细节，但主要的收获是，如果你超过你的限制，你将在8小时内无法连接到一个实例（如果你正在积极工作，这将是一个巨大的痛苦）。

谷歌Colab默认使用tensorflow 2.0，将其更改为tensorflow 1。添加代码

%tensorflow\u版本1.x

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在任何keras或tensorflow代码之前使用它

这是对你问题的准确答案，伙计。 根据Colab的帖子： “总体使用限制，以及空闲超时时间、最大VM生存期、可用GPU类型和其他因素，随着时间的推移而变化

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GPU和TPU有时优先用于以交互方式使用Colab的用户，而不是用于长时间运行的计算，或者用于最近在Colab中使用较少资源的用户。因此，使用Colab进行长时间运行计算的用户，或最近在Colab中使用了更多资源的用户，更有可能遇到使用限制，他们对GPU和TPU的访问受到暂时限制。具有高计算需求的用户可能对使用Colab的UI感兴趣，该UI具有在他们自己的硬件上运行的本地运行时。“

我在：/device:GPU:0找到GPU。这意味着GPU0，这是我的英特尔高清（R）图形系列吗？如何让它检测到我的第二个GPU，即NVIDIA？这应该是公认的答案！如何检查使用限制？我的意思是这只是早上的时间，我使用TPU/GPU的使用限制超过了错误。我只用了一两个小时。。最后一次使用到前一个晚上12:00，所以已经完成了8个多小时。我不是100%确定，但我相信在24小时内你最多有12个小时。

Found GPU at: /device:GPU:0