Tensorflow/Pytorch не видит GPU, низкая скорость обучения
Возможные причины:
Запуск на ресурсах, в которых не используются GPU (например, бесплатных).
Переустановили базовые версии библиотек.
Примечание
Не рекомендуется менять версию базовых пакетов — Horovod, TensorFlow, Apex, MXNet, TensorBoard, KServe, PyTorch.
Решение:
Удалите папку /home/jovyan/.local, выполнив команду rm –rv ~/.local.
Выберите наш базовый образ с подходящей версией для требуемого региона размещения ресурсов.
Повторно создайте Jupyter Server с конфигурацией, которая требуется для выбранного региона размещения ресурсов.