在pai-DSW的notebook中如何使用GPU为深度学习的训练加速？

请问您解决了吗？我也遇到了这个问题，想请教一下您

要使用GPU加速，首先确保你的计算机具有可用的GPU。然后，你需要安装支持GPU的TensorFlow版本。在安装时，可以使用以下命令：

pip install tensorflow-gpu

接下来，你需要在代码中设置TensorFlow使用GPU。可以通过以下方式设置：

import tensorflow as tf

# 检查是否有可用的GPU
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

# 如果有可用的GPU，设置为使用第一个GPU
if len(tf.config.list_physical_devices('GPU')) > 0:
    tf.config.experimental.set_visible_devices(tf.config.list_physical_devices('GPU'), 'GPU')
    tf.config.experimental.set_memory_growth(True)
else:
    print("没有可用的GPU，将使用CPU运行")

这段代码会检查是否有可用的GPU，如果有，将其设置为可见设备，并启用内存增长。这样，TensorFlow就会使用GPU进行计算。如果没有可用的GPU，它将使用CPU运行。

当在Data Science Workbench (DSW) 或类似的基于云的服务中运行Jupyter Notebook，并且尽管环境中存在GPU资源，但是tf.config.list_physical_devices('GPU')返回的数量为0，这意味着TensorFlow没有成功识别并使用GPU进行计算。为了排查和解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

1. 确认环境设置：

   • 检查当前使用的虚拟环境是否已经配置了GPU支持。在某些云平台上，你需要确保你启动的是一个带有GPU支持的实例类型。

2. 检查驱动和CUDA Toolkit：

   • 确保在底层服务器上已安装了适用于TensorFlow版本的正确CUDA和cuDNN版本。

3. 配置TensorFlow使用GPU：

   • 在启动Notebook之前，确保平台已经配置了正确的环境变量，例如LD_LIBRARY_PATH指向CUDA库，CUDA_VISIBLE_DEVICES用于指定应该可见的GPU设备。

4. 分配GPU资源给容器或进程：

   • 如果是在Kubernetes集群或有类似资源隔离机制的环境下运行，可能需要明确指定为Pod或容器分配GPU资源。

5. 在TensorFlow中启用GPU：

   • 设置TensorFlow配置以允许GPU使用，比如：

     physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
     if len(physical_devices) > 0:
         tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
     

     这段代码不仅会列出物理设备，还会开启内存动态增长以防止预先分配过多GPU内存。