如何在Google Colab（TensorFlow环境）中查看已分配的GPU规格

当然可以！在Google Colab里查看当前会话分配的GPU型号很简单，结合你使用的TensorFlow框架，这里有两种实用的方式：

• 使用TensorFlow内置API
  直接运行以下代码就能获取当前可用的GPU设备信息，其中包含型号：

  import tensorflow as tf
  gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
  if gpus:
      for gpu in gpus:
          print(f"已分配GPU: {gpu.name}，型号信息包含在设备标识中")
          # 查看更详细的设备参数
          details = tf.config.experimental.get_device_details(gpu)
          print(f"GPU详细配置: {details}")
  else:
      print("当前会话未分配GPU资源")
  

  这段代码会列出所有已分配的GPU，能输出包括型号在内的硬件参数细节。

• 使用Linux系统命令
  Colab基于Linux环境，你可以直接运行nvidia-smi命令获取完整的GPU状态，包括型号、显存占用、驱动版本等核心信息：

  !nvidia-smi
  

  这个命令的输出非常直观，适合快速检查GPU型号和当前运行状态。

如果运行后没有显示GPU信息，说明当前会话未分配到GPU资源，你可以通过「Runtime」→「Change runtime type」重新选择GPU加速器并重启会话。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alexander Soare