在Google Colaboratory上使用GPU运行TensorFlow Eager Execution遇阻求助

嘿，我刚好碰到过类似的情况，给你梳理下解决思路和关键点哈：

• 先确认GPU是否真的分配到位
  有时候切换到GPU运行时后，内核没重启，或者Colab因为资源紧张没给你分配GPU。你可以先跑这段代码检查：

  import tensorflow as tf
  print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
  

  如果输出是空列表，那说明确实没拿到GPU资源——这时候试试重新切换运行时（Runtime > Change runtime type > 选GPU后保存），再重启内核（Runtime > Restart runtime）。要是还是不行，可能得等会儿再试，Colab的GPU资源偶尔会有排队情况。

• Eager Execution模式下的GPU调用逻辑
  你说的没错，Eager模式默认不会像Graph模式那样自动把所有计算都塞到GPU上，但我们可以手动控制：

  1. 手动将张量/模型移到GPU
     创建张量时直接指定设备：

     gpu_tensor = tf.constant([1,2,3], device='/GPU:0')
     

     或者把已有的CPU张量移到GPU：

     cpu_tensor = tf.constant([1,2,3])
     gpu_tensor = cpu_tensor.gpu()
     

     对于模型训练，用tf.device上下文管理器包裹整个流程：

     with tf.device('/GPU:0'):
         model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10)])
         model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
         model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
     

  2. 开启自动设备选择
     打开这个选项后，TensorFlow会自动把计算放到可用的GPU上，不用手动指定：

     tf.config.set_soft_device_placement(True)
     

     这样Eager模式下的计算会自动优先用GPU，省了不少手动操作。

• 手动设置GPU却找不到设备的排查
  要是已经切换到GPU运行时，但list_physical_devices('GPU')还是空的，除了重启内核/重新分配，还有可能是之前的代码修改了设备配置。可以试试重置设备状态：

  tf.config.experimental.reset_default_execution_state()
  print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
  

  如果还是不行，那基本就是Colab没给你分配GPU资源，只能换个时间段再尝试啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Omegastick