[英]google colab GPU processing become very slow after keras and tensorflow upgrade
我已經使用以下代碼升級了我的tensorflow和keras：
!pip install tf-nightly-gpu-2.0-preview
現在，模型學習的每個時期都花費了22分鍾，這是升級之前的17秒！！！ 我確實降級了tensorflo和keras，但這沒有幫助！
您可以使用“運行時->重置所有運行時...”菜單項重置后端。 （這比kill -9 -1快得多，這將需要一些時間才能重新連接。）
好。 解決了 只需通過以下代碼恢復colab中的所有內容：
kill -9 -1
Google Colab GPU 不可用（tensorflow & keras tf-models 錯誤）
[英]Google Colab GPU is not available (tensorflow & keras tf-models errors)
為什么隱秘的 Tensorflow 升級到 2.9.1 會破壞使用 GPU 而不是 CPU 的 Google Colab Jupyter 筆記本？
[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 上運行，但不在 Google colab 上運行
[英]Tensorflow Runs on GPU on home PC but not on Google colab
如何在 google colab 中將 tensorflow 永久升級到 2.0
[英]How to upgrade tensorflow to 2.0 in google colab permanently
使用 GPU 連接到本地運行時 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 升級 tensorflow
[英]How to upgrade tensorflow with GPU on google colaboratory
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