Q&A
ご回答ありがとうございます。
インスタンスを立ち上げてからすぐに動かしたのでおそらく90分制限には引っかかってないと思います、実際にすごい長い時間を経て処理は完了はしました。
なかなかうまいこといかないものです…
問題点
Google Colaboratoryを使用し、SVMを回したいと考えております。
ノートブックの設定からGPUに接続し、実際にまわしたました。
すると、既に30分以上回しているのですが、処理が終了しないうえに
警告: GPU ランタイムに接続していますが、GPU は使用されていません
というメッセージが出てきました。
さらに、アクティブなセッションというところをみると、1.82GB/12.72GBのRAMが使用中となっております。
ちゃんとGPU,RAMを存分に使ってほしいのですが、何か設定が間違っていたりするのでしょうか？またはSVMはRAMを使うような処理をしないのでしょうか？
##コード
実際に回しているセルは以下の通りです。
python
1from sklearn import svm 2sv = svm.SVC() 3sv.fit(X_train, y_train) 4#X_trainは215287×137 , 215287×1のnumpy.ndarray形式
回答2件
0
こんにちは。Colab課金ユーザーです。
恐らく、アカウントがGoogleにより一時的にペナルティを受けていると存じます。
このペナルティとはGPUのリセマラをしたり、同IPの別アカからのセッションをGoogleが感知したときに該当アカウントに課す処分のことです。
ただ、この回答は推測の域を出ないので、もう少し環境を確認したいです。
python
1!nvidia-smi
まず、上記コードを実行して、割り当てられたGPU名を確認してください。
GPUが割り当てられていれば例のとおり出力され、この例の場合は「Tesla P100～」がGPUの名前です。
一方で、GPUが割り当てられていなければ次のように出力されます。
NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver.
Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.
その他のメッセージが出力されることもありますので、ひとまずの出力結果をこの投稿に追記して、更なる回答を待ってください。
投稿2021/09/23 08:58
編集2021/09/23 09:00
総合スコア7
0
確かColaboratoryは制限あったかと思います。
・Google Colaboratoryの90分セッション切れ対策【自動接続】
https://qiita.com/enmaru/items/2770df602dd7778d4ce6
（以前スクレイピングで使った時に引っかかって別のサービスに切り替えた記憶があります。）
『Colaboratory 制限』で検索するともっと詳しい内容が見つかると思います。
GoolgleはGASも色々制限あるので後々使うことを考えると意外に使いにくいかもです。
投稿2020/08/14 06:10
総合スコア303
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