colab gpu限额

是的，Google Colab 提供的免费 GPU 是有限额的。具体来说，每个用户每次使用 Colab 最多可以获得12小时的 GPU 使用时间，而且每次 GPU 使用时间不能超过 12 小时。此外，每个用户每周最多可以使用 30 小时的 GPU 时间。如果用户需要更多的 GPU 使用时间，可以考虑购买 Google Cloud 平台的 GPU 实例。

相关问题

colab gpu使用教程

### 如何在 Google Colab 中使用 GPU

为了确认正在使用的 GPU 类型，在 Colab 笔记本环境中可以执行如下 Python 代码：

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

上述代码会返回一系列设备信息列表，其中包含了所用的 GPU 型号和其他细节[^1]。

对于希望利用 GPU 加速计算的任务来说，确保已正确安装支持 GPU 的 TensorFlow 版本至关重要。如果仅安装了 CPU 版本，则无法充分利用 GPU 资源来加速运算过程[^2]。

当环境配置完毕之后，可以通过下面的方式激活并验证 Colab 是否成功连接到了 GPU 实例：

import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

这段脚本能够检测到可用的 GPU 数量，并打印出来供开发者核对。

另外值得注意的是某些特定模型可能有更高的硬件需求，比如某个演示案例就指出其至少需要 16 GB 的 CPU 和 GPU 内存才能顺利运行[^3]。

最后，针对更复杂的机器学习项目如目标检测训练，除了基本设置外还需要完成更多准备工作，例如安装依赖库、导入必要的模块、准备数据集等步骤[^4]。

google colab gpu怎么使用

### 如何在Google Colab中使用GPU

为了在Google Colab环境中启用并验证GPU支持，可以按照以下方法操作：

#### 启用GPU加速器
Colab默认提供CPU环境，但用户可以选择切换到GPU模式。这通过修改笔记本设置来完成。导航至菜单栏中的`Runtime`选项卡，接着选择`Change runtime type`。在此界面内，找到硬件加速器部分，并将其更改为`GPU`[^1]。

#### 验证GPU可用性
一旦启用了GPU配置项后，可以通过Python代码片段确认当前实例是否已连接上合适的NVIDIA GPU设备。下面给出了一段用于检测所分配之图形处理单元详情的小程序示例：

import tensorflow as tf
print("TensorFlow version:", tf.__version__)
device_name = tf.test.gpu_device_name()
if device_name != '/device:GPU:0':
    raise SystemError('GPU device not found')
print(f'Found GPU at: {device_name}')

这段脚本会打印出正在使用的TensorFlow版本号以及发现的具体GPU路径；如果没有找到任何GPU，则抛出异常提醒用户检查设置情况[^2]。

另外一种简单的方式是直接调用命令行工具nvidia-smi查询显存占用状况和其他相关信息：

!nvidia-smi

该指令能够展示关于CUDA驱动状态、GPU型号规格及其内存利用率等方面的数据表单形式呈现给使用者查看[^3]。

当一切顺利的话，在经过数次刷新页面或重启运行时之后，应该可以看到系统提示已经成功获取到了所需的计算资源[^4]。