为何PyTorch在Google Colab中无法检测到TPU？

• 你的代码输出CPU是正常现象，因为TPU和CUDA属于完全不同的硬件加速体系：CUDA是NVIDIA GPU专属的加速框架，而TPU是谷歌推出的专用张量处理器，两者不兼容，所以用CUDA的检测逻辑自然找不到对应设备。
• 要在PyTorch中使用TPU，需要采用TPU专属的初始化方式，而非CUDA的检测代码。

正确的TPU设备获取代码 #

import torch
import torch_xla.core.xla_model as xm

# 获取TPU设备
device = xm.xla_device()
print(device)

额外注意点 #

• Colab中切换TPU加速器后，必须重启运行时，新的硬件设置才会生效
• 如果环境中缺少PyTorch XLA库（Colab默认已预装），可以运行以下命令安装：

  !pip install torch_xla[tpu] -f https://storage.googleapis.com/libtpu-releases/index.html
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JobHunter69