Google Colab免费T4 GPU已连接却未被PyTorch调用问题求助

1. 确认模型与张量已正确迁移至GPU #

torch.cuda.is_available()返回cuda仅说明CUDA环境可用，但模型和输入张量默认仍在CPU运行。执行以下代码验证设备绑定情况：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 假设model是你的模型实例
model = model.to(device)
print(f"Model device: {next(model.parameters()).device}")

# 假设x是你的输入张量
x = torch.randn(1, 3, 224, 224).to(device)
print(f"Input tensor device: {x.device}")

若输出不是cuda:0，需在模型加载/定义后添加model.to(device)，并确保所有输入数据、中间张量都通过.to(device)迁移至GPU。

2. 验证PyTorch与CUDA版本兼容性 #

Colab自动更新的PyTorch版本可能与CUDA驱动不匹配，导致GPU无法实际调用。执行以下代码查看版本：

print(f"PyTorch version: {torch.__version__}")
print(f"CUDA version: {torch.version.cuda}")

若版本不兼容，可重新安装适配版本的PyTorch：

!pip uninstall -y torch torchvision torchaudio
# 以适配CUDA 11.8的版本为例
!pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

3. 检查GPU资源占用情况 #

免费版Colab的GPU可能被后台进程占用，执行以下命令查看GPU状态：

!nvidia-smi

若显示GPU内存占满或存在异常进程，可通过菜单栏「Runtime」→「Restart runtime」重启环境，重新初始化资源。

4. 排查代码中的隐性CPU绑定 #

检查代码中是否存在强制将张量移回CPU的操作（如tensor.cpu()），或数据加载器未启用pin_memory=True（延迟张量迁移）。确保仅在需要输出、保存数据时才将张量移至CPU。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anshuman Sahoo