tocdepth

2

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:

1. Удалите папку /home/jovyan/.local, выполнив команду rm –rv ~/.local.

2. Выберите наш базовый образ с подходящей версией для требуемого региона размещения ресурсов.

3. Повторно создайте Jupyter Server с конфигурацией, которая требуется для выбранного региона размещения ресурсов.

Была ли статья полезной?

Да Нет

Предыдущая статья

Ошибка «Permission denied, please try again» при запуске задачи обучения

Следующая статья

При выполнении команды «torch.cuda.is_available()» возвращается «False»

Запустили Evolution free tier
для Dev & Test

Получить