如何修复Google Colab中调用.cuda()出现的报错问题

• 检查GPU启用状态
  打开Colab菜单栏，依次选择「代码执行程序」→「更改运行时类型」，在「硬件加速器」下拉选项中选择「GPU」，保存后重启运行时，再重新执行代码。

• 验证GPU资源分配情况
  运行以下代码确认GPU是否可用：

  import torch
  print(torch.cuda.is_available())
  print(torch.cuda.device_count())
  print(torch.cuda.get_device_name(0))
  

  若输出False，说明当前未分配到GPU资源，可等待一段时间重试，或尝试切换其他GPU类型（如T4 GPU）。

• 确保PyTorch与CUDA版本兼容
  执行代码查看当前版本信息：

  print(torch.__version__)
  print(torch.version.cuda)
  

  若版本不匹配，重新安装对应兼容版本的PyTorch，例如适配CUDA 11.8的命令：

  !pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
  

• 清理GPU显存
  如果之前的运行占用了过多显存，执行以下代码释放资源：

  import torch
  torch.cuda.empty_cache()
  

  也可以直接重启运行时，清空所有残留显存占用。

• 使用更通用的设备配置方式
  替换原代码为以下写法，自动适配可用设备：

  device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
  model = model.to(device)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fardin Jim