如何查看Google colab 所分配到的gpu个数

在 Google Colab 中查看 GPU 的数量可以通过以下步骤实现：

1. 打开 Google Colab，在代码单元格中输入以下代码：

!nvidia-smi

2. 运行代码单元格，等待一段时间以获取 GPU 信息。

3. 在输出结果中，您可以看到有关可用 GPU 数量、GPU 的使用情况以及其他有关系统和进程的信息。

注意：在 Colab 中，您获得的 GPU 可能会因时间限制而被重置，因此您可能需要重新运行此代码以获取最新的 GPU 信息。

相关问题

Google Colab (Jupyter Notebook)是免费的吗？

Google Colab，通常被称为Colab，是由Google提供的一个基于Web的交互式计算环境，它结合了Jupyter Notebook的理念和Google Drive的存储功能。对于大多数基本使用，它是免费的。使用者可以创建、运行代码、共享数据集以及协作编写Python、R等编程语言的笔记本。

在免费模式下，Colab提供了无限的CPU时间（对大型计算任务有限制）、GPU时间有限且按需分配，并支持公开的数据集和存储空间。然而，如果你的需求超出了一定的使用限制，比如大量的GPU时间或长期存储需求，Google会根据资源消耗收取费用，但标准教育用户通常享有更多的免费额度。

Google Colab (Jupyter Notebook)在哪里下载，怎么用？

Google Colab是Google提供的一个在线交互式笔记本环境，主要基于Jupyter Notebook，支持实时协作和免费的GPU/TPU资源。无需下载安装，你可以直接在浏览器上访问并使用。

**如何在浏览器中打开和使用Google Colab：**

1. **访问Colab官网**: 打开浏览器，访问网址https://colab.research.google.com。

2. **创建新 notebook 或者登录账户**: 如果是首次使用，点击右上角的“Sign in with Google”进行账号登录（如果没有Google账号也可以注册）。

3. **创建新 notebook**: 登录后，你会看到一个空白的工作区，可以在顶部菜单栏选择“New Notebook”，创建一个新的Jupyter笔记本项目。

4. **编写代码**: 使用左侧的文本编辑器编写Python或其他语言的代码，支持Markdown格式的注释和文档。

5. **运行代码**: 选中一行或多行代码，然后点击上方工具栏中的“Run”按钮或按`Ctrl+Enter`键执行代码。

6. **查看结果**: 结果会实时显示在下方的输出区域，包括文本、图表等视图。

7. **保存与分享**: 可以随时保存你的工作，并可以通过链接分享给他人，让他们直接在浏览器内查看或协作。

8. **使用GPU/TPU**: 需要在设置中申请并启用TensorFlow GPU加速功能，如果符合资格，会自动分配。

**相关问题--:**
1. Colab是否支持离线使用？
2. 如何在Colab中导入外部数据文件？
3. 如何利用Colab的版本控制功能管理代码历史？