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Pycharm远程服务器常见问题

解决办法：kill进程先用watch-n0.5nvidia_smi查看进程，然后kill-91、nvidia-smi介绍nvidia-sim简称NVSMI，提供监控GPU使用情况和更改GPU状态的功能，

别致的SmallSxi·2023-04-06 01:04

【Ethernet】以太网卡LAN8720A分析和使用

文章目录1.LAN8720A简介2.PHYAD[0]:PHY地址配置3.MODE[2:0]:Mode配置4.nINTSEL:nINT/REFCLKO配置5.REGOFF:配置内部+1.2V电压源6.SMI

ZHONGCAI0901·2023-04-05 23:28

SNMP 协议工作原理验证与分析

SNMP协议工作原理验证与分析一.目的：主要目的是学习捕获SNMP报文，通过分析该报文理解SNMP协议的工作过程、SNMP的报文结构、MIB-2树的结构、理解管理信息结构SMI及其ASN.1规范。

火雨_Nick·2023-04-05 23:41

CUDA的卸载（v10.0）与安装（v10.2）

文章目录CUDAv10.0的卸载CUDAv10.2的安装首先查看CUDA驱动的版本：在cmd中输入nvidia-smi下载CUDA配置环境变量：安装CUDNN验证CUDAv10.0的卸载进入：控制面板-

love the future·2023-04-04 18:18

解决显卡驱动报错、nvidia-smi出不来、NVIDIA driver is installed and running.couldn‘t communicate with the NVIDIA

本期，我们来解决显卡驱动报错，nvidia-smi出不来的问题。

咸菜萝卜头·2023-04-04 09:40

剪辑干货｜如何给视频快速添加字幕？

比较流行的文本字幕有srt、smi、ssa，因为是文本格式，所以就比较小，一般大不过百来k。其中srt文本字幕最为流行，因为其制作规范简单，一句时间代码+一句字幕，使得制作修改就相当简单。

柚子不是幼稚·2023-04-04 05:41

CUDA out of memory解决办法

Batch_size设置过大，超过显存空间解决办法：减小Batch_size2.之前程序运行结束后未释放显存解决办法：按住键盘上的Win+R在弹出的框里输入cmd，进入控制台,然后输入命令nvidia-smi

SoaringPigeon·2023-04-04 04:51

nvidia docker安装和驱动安装

2、nvidiadocker安装驱动先安装1、驱动是否安装首先nvidia-smi正常显示说明驱动安装好了，不用安装驱动了，这里都跳过没有先装一个驱动，两个方式安装，如下下载NVIDIADrivers，

贝猫说python·2023-04-03 09:59

实时监测GPU的显存和显存清理小功能学习

NVIDIA显卡在终端管理界面，使用命令：watch-n3nvidia-smi可以指定每隔几秒中来显示一下显卡信息。当然NVIDIA也是开发了python库，很方便的实时查看GPU信息。

colourmind·2023-04-02 11:39

NVIDIA H100 80GB PCIe 动手进行 CFD 仿真

这是在NUMA节点L1上具有114个计算单元和80GB内存的OpenCL设备的系统：这是卡的nvidia-smi输出：至于功耗，我们认为68-70W是相当正常的。

昊源诺信·2023-04-02 09:38

使用GPU跑代码，设置使用哪块GPU

服务器多张GPU同时跑代码1、查看电脑的显卡有几块(在控制台输入)nvidia-smi发现服务器有两个显卡，0号和1号2、在代码中指定GPU使用0号显卡：device=torch.device("cuda

苍茆之昴·2023-04-02 01:37

ubuntu docker 里nvidia-smi 重启后可以，但过一阵（few days）报错（Failed to initialize NVML: Unknown Error）

问题遇到问题的服务器环境尝试可以的方案思考相关github讨论问题ubuntudocker里nvidia-smi但过一阵（fewdays）报错FailedtoinitializeNVML:UnknownError

炼丹精神小伙·2023-04-01 07:07

TensorFlow的安装与Pycharm中TensorFlow-GPU的搭建

blog.csdn.net/qq_36768009/article/details/1258173671、CPU检查2、GPU检查Win+R键，输入cmd，回车，调出cmd命令窗口，输入nvidia-smi3

小白随笔记$$·2023-03-31 23:17

win11下安装Cuda和Cudnn，保姆及教程！！！

1、win+r输入cmd打开窗口输入nvidia-smi查看cuda版本，我的是11.62、来这里看些你的cuda和驱动版本(我的是521.78)匹配不么,不匹配的话去升级,我没遇到这个问题,goodluck3

外面忒冷了·2023-03-31 18:06

torch.cuda命令查询

1.服务器GPU状态查询1）lspci|grep-invidia可以查询所有nvidia显卡2）lspci-v-s[显卡编号]可以查看显卡具体属性3）nvidia-smi可以查看显卡的显存利用率2.torch.cuda

ccccxxxxcccc·2023-03-31 04:32

GPU内存分明没人占用但是分配不了内存的解决办法

服务器上多张GPU卡被不同人在不同的docker容器中使用，有时GPU分明没人使用了，使用nvidia-smi查看也是内存没占用:可是在容器内运行程序到分配GPU内存时总是报内存溢出的错误：可以看到，就是这么分配

Arnold-FY-Chen·2023-03-30 20:54

手把手教你用Unet实现语义分割（Pytorch版）

WithoutDocker，那么我将遵循以下要求来配置环境：安装CUDA官网：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive可以通过指令nvidia-smi

只道寻常zero·2023-03-30 11:06

通过anaconda安装pytorch环境（避坑，经验向）

1.选择CUDA版本前一定要知道自己的驱动所支持的最高版本（非英伟达显卡可略过）具体检查方法为win+R组合键，打开cmd命令窗口，输入如下的命令nvidia-smi如上图所示

孤行凡傲·2023-03-30 05:28

Ubuntu（Linux）GPU显存被占用但是找不到进程解决方法

当使用nvidia-smi时，发现此时GPU显存被占用，但是看不到任何进程的时候安装psmisc对于Ubuntu来说，就是sudoaptupdatesudoaptinstallpsmisc使用fuser

geek12138_·2023-03-30 05:23

【nvidia-smi Failed】查看NVIDIA显卡上的进程

文章目录1问题描述2解决方案1问题描述常规查看显卡上在运行哪些程序，只需命令：watchnvidia-smi但有一天，它报错了：FailedtoinitializeNVML:Driver/libraryversionmismatch

寻找永不遗憾·2023-03-30 05:39

linux无进程占用GPU，但却显示显存占满

今天在使用pytorch训练模型时提示：RuntimeError:CUDAoutofmemory通过nvidia-smi指令查看了GPU的使用情况，结果很奇怪：只有几个基础进程占用了大概200M的GPU

左边cs·2023-03-30 05:24

nvidia-smi 显存被占用却没显示进程

解决方法：使用fuser命令：fuser用于显示哪些进程正在使用给定的文件、文件系统或unix套接字。例如，要查看访问USB驱动器的进程ID及其用户每个进程号后面都跟随一个字母，该字母指示进程如何使用文件。c：指示进程的工作目录。e：指示该文件为进程的可执行文件(即进程由该文件拉起)。f：指示该文件被进程打开，默认情况下f字符不显示。F：指示该文件被进程打开进行写入，默认情况下F字符不显示。r：指

_Patrick_Star_·2023-03-30 04:05

GPU显存释放：GPU显存被占用，但不显示进程ID

如果使用命令nvidia-smi不显示占用GPU显存的进程，可以使用以下命令查看(0指的是第0块GPU)：fuser-v/dev/nvidia0nvidia后面的0表示GPU的id号。

there2belief·2023-03-30 04:46

nvidia显卡的Exclusive Process模式

使用nvidia-smi命令设置GPU的ComputeMode为ExclusiveProcess（老版本的cuda还有ExclusiveThead，已经废掉了）sudonvidia-smi-c3怎么看现在

boyStray·2023-03-30 04:42

ubuntu 上 nvidia-smi 没显示所有的GPU

一开始nvidia-smi运行的好好的，显示了所有的GPU及使用状态。

wzg2016·2023-03-30 04:09

nvidia-smi 无进程占用GPU，但GPU显存却被占用了很多

转载地址：https://blog.csdn.net/qq_33547191/article/details/86263859下图是我当时遇到的问题如上图，GPU1显示占用了10G多的显存，但是却没有相应的进程。此时可使用如下命令查看进程：fuser-v/dev/nvidia*1显示如下图：此时把这些进程全部kill掉kill-95142514351445145514651475148519551

Arthur-Ji·2023-03-30 04:03

【已解决】nvidia-smi不显示正在使用GPU的进程

目录1问题背景2问题探索3问题解决4告别Bug1问题背景环境：远程服务器Ubuntu20.04CUDA11.6现象：在日志文件和终端均显示Python脚本已使用了GPU但是nvidia-smi中的Processes

Mr.Winter`·2023-03-30 04:25

Ubuntu查看cuda版本

第一种方法就是nvcc-V第二个：cat/usr/local/cuda/version.txt这个没试，有的可能不好使，因为可能有的安装路径不一样第三个：nvidia-smi这个可以查看显卡支持的cuda

这个人很懒，还没有设置昵称...·2023-03-30 03:30

查看 CUDA 版本

二、查看最高版本1.cmd输入，以下nvidia-smi复制这里的11.2指的是可驱动的最高版本。下载CUDA的版本应低于11.2。

_(*^▽^*)_·2023-03-30 03:41

cuda版本查询

有多种查询，但是查询到的不一定是你现在安装的1.cmd输入nvidia-smi，会显示gpu信息，但是这里的cuda是驱动对应的最高版本，不是你安装的版本。

bieliwuguiqi·2023-03-30 03:06

tensorflow安装教程（Window Server 2019, Anaconda，Python3.9）

1.2GPU版本(提前下载cuda和cudnn) 1.查看自己电脑的cuda版本，多种查看方式，这里在终端使用nvidia-smi查看cuda信息，命

喝过期的拉菲·2023-03-29 19:05

GPU版本torch的安装

win+r输入cmd打开任务管理器输入invidia-smi如图所示，我的是2060，最高支持的cuda版本到12.0进入pytorch官网查看torch与cuda的对应版本PyTorch可以看出，最新支持

萌新小白一只·2023-03-29 07:29

GPU使用问题

监控GPU常用命令：nvidia-smi，nvidia-smi-l可以每五秒输出一次GPU信息；watch--color-n1gpustat-cpu#动态事实监控GPU，linux会一直处于监测状态，ctrl

Mark_Aussie·2023-03-28 23:57

3090下配dgl+torch环境

nvidia-smi和nvcc-V显示的可能不一样，没什么影响，

Decoder-Wang·2023-03-24 16:18

ubuntu关机开机后显卡挂了：报错NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. M...

傻电脑每次关机后开机显卡几乎都要挂，nvidia-smi显示NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning

涂山容容·2023-03-24 04:00

Ubuntu20.04安装NVIDIA驱动+CUDA11.6+CUDNN

一、查看并卸载已经有的驱动查看显卡驱动nvidia-smi卸载曾经安装的NVIDIA版本sudoapt-getremove–purgenvidia*禁用nouveau（系统自带的显卡驱动），只有在禁用掉

ZCONG呀·2023-03-22 14:52

ubuntu20.04安装完NVIDIA驱动后使用nvidia-smi报错

NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNIVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning.一、发现错误二、尝试解决一、发现错误我的电脑是雷神911玄武版，有两个显卡一个集显，一个GTX1050。因为开学以后要用到ubuntu，所以准备转一下ub

Allen-Duke·2023-03-22 14:51

Ubuntu+Nvidia驱动+cuda+cudnn环境配置

目录Ubuntu系统安装rtw89版本是需要一定高的内核版本的UbuntuNvidia驱动安装在附加驱动中安装完nvidia专用驱动，nvidia-smi没有显示驱动信息安装cuda安装cudnnUbuntu

认真点，，·2023-03-22 14:49

toFixed四舍五入保留有误

数字在V8里面的存储有两种类型，一种是小整数用Smi，

胖哆啦·2023-03-20 21:29

持续显示显卡信息显存满了杀死程序

watch-n0.1-dnvidia-smi#0.1秒更新查看gpu使用情况，发现gpu显存（memory-usage）满了，但是使用率（gpu-util）是0。

都灵的夏天_·2023-03-20 11:04

tensorflow-gpu不能调用gpu调用cpu训练的解决办法

用nvidia-smi-l发现自己gpu根本就没有被调用。

麓山南麓·2023-03-16 12:04

Python —— Windows10下配置Pytorch环境、进行训练模型并测试（完整流程，附有视频）

3、安装完成驱动后，打开cmd终端输入"nvidia-smi"查看是否正常，若不正常则将C:\ProgramFil

信必诺·2023-03-16 07:53

麒麟银河操作系统下的英伟达驱动出现如下错误

NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning.出现连接不上NVIDIA驱动的情况，执行nvidia-smi

zhangxiangweide·2023-03-15 15:17

Ubuntu 安装 CUDA and Cudnn

文章目录0查看nvidia驱动版本1下载Cuda2下载cudnn参考：0查看nvidia驱动版本nvidia-smi1下载Cuda安装之前先安装gccg++gdb官方：https://developer.nvidia.com

LiQiang33·2023-03-15 11:57

【Ubuntu】Ubuntu20.04安装GPU显卡驱动

安装显卡驱动方式一：图形界面安装等待安装即可方式二：命令行安装sudoapt-getinstallnvidia-driver-515有些显卡只支持455安装完成记得重启一下，然后验证一下：nvidia-smi

Q小鑫·2023-03-14 22:12

python 中nvida GPU管理

nvidia-smi当前的显卡使用情况这是个英伟达官方的显卡使用情况的工具，可以查看当前管理的卡的gpu的利用率和显存的情况2017-11-2112-40-17屏幕截图.png如果要持续的查看当前的显卡的情况就加个

williamzzzz·2023-03-14 13:26

基于Vision Transformer的图像去雾算法研究与实现(附源码)

VisionTransformer的图像去雾算法研究与实现0.服务器性能简单监控\LOG_USE_CPU_MEMORY\文件夹下的use_memory.py文件可以实时输出CPU使用率以及内存使用率，配合nvidia-smi

Strawssberry·2023-03-14 04:14

Ubuntu18.04:NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver

在我更新系统内核之后，查看显卡驱动还能否能用，果然，不能用了为什么说不用了而不是说没有了呢，可以输入nvcc-V查验：nvcc-V所以说显卡驱动还是在的不过还是有问题，那就只能想办法解决了1.安装dkms:sudoapt-getinstalldkms2.查看本机连接不上的驱动版本：ls-l/usr/src/我的是nvidia-470.129.063.使用dkms重新安装显卡驱动:sudodkmsi

笨小古·2023-03-12 23:15

Ubuntu18.04安装NVIDIA驱动（自记备忘）

1、检查是否有显卡驱动（基本是没有的）nvidia-smi2、查看自己的显卡驱动信息ubuntu-driversdevices3、可选择上述指令执行后显示出的版本，也可以直接自动安装sudoubuntu-driversautoinstall4.1

乌龟不会飞∞·2023-03-12 23:02

win10+cuda11.0+vs2019安装教程

第一步：检查显卡支持的cuda版本1.第一种方法：win+R打开cmd，输入nvidia-smi，我的显卡是nvidia2070super，支持的cuda版本是11.0图1cmd查看显卡支持的cuda版本

come_377e·2023-03-09 22:57

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