[英]google colab GPU processing become very slow after keras and tensorflow upgrade
我已经使用以下代码升级了我的tensorflow和keras：
!pip install tf-nightly-gpu-2.0-preview
现在，模型学习的每个时期都花费了22分钟，这是升级之前的17秒！！！ 我确实降级了tensorflo和keras，但这没有帮助！
您可以使用“运行时->重置所有运行时...”菜单项重置后端。 （这比kill -9 -1快得多，这将需要一些时间才能重新连接。）
好。 解决了 只需通过以下代码恢复colab中的所有内容：
kill -9 -1
Google Colab GPU 不可用（tensorflow & keras tf-models 错误）
[英]Google Colab GPU is not available (tensorflow & keras tf-models errors)
为什么隐秘的 Tensorflow 升级到 2.9.1 会破坏使用 GPU 而不是 CPU 的 Google Colab Jupyter 笔记本？
[英]Why stealthy Tensorflow upgrade to 2.9.1 breaks Google Colab Jupyter notebooks that use GPU but not CPU?
Tensorflow 在家用 PC 上的 GPU 上运行，但不在 Google colab 上运行
[英]Tensorflow Runs on GPU on home PC but not on Google colab
如何在 google colab 中将 tensorflow 永久升级到 2.0
[英]How to upgrade tensorflow to 2.0 in google colab permanently
使用 GPU 连接到本地运行时 google colab 需要 tensorflow-gpu？
[英]Connecting to local runtime google colab with GPU needs tensorflow-gpu?
如何在 Google colab 中更改 Keras/tensorflow 版本？
[英]How to change Keras/tensorflow version in Google colab?
如何在 google colaboratory 上使用 GPU 升级 tensorflow
[英]How to upgrade tensorflow with GPU on google colaboratory
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