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常用终端指令及conda常用命令

1.列出所有可用的nividia设备信息：nvidia-smi-L2.conda关于环境操作的常用命令：condainfo-e#查看环境condacreate-nxxxpython=3.7#创建python

GA-17a·2023-03-08 22:29

我奶奶不戴眼镜都能学会的服务器配置教程-----基于DELL T640（二）ssh配置与环境配置

sudoservicesshstart就可以启动了查看ipifconfig找到IP地址就可以登陆了接下来是配置环境，首先安装显卡驱动在ubuntu18.04可以通过附加驱动自动安装，在系统里找到附加驱动安装就行nvidia-smi

Lees_HN·2023-03-08 21:35

[解决]GPU显存未释放问题

我们在使用tensorflow+pycharm或者PyTorch写程序的时候,有时候会在控制台终止掉正在运行的程序，但是有时候程序已经结束了，nvidia-smi也看到没有程序了，但是GPU的内存并没有释放

He_Yu·2023-02-17 20:58

ubuntu18.04下cuda9.0-cudnn7.6安装与多版本cuda共存及切换

且遇到需要降级GCC与G++的自行降级,下面步骤默认安装有驱动（可以nvidia-smi查看下是否装有）。

小屋*·2023-02-17 07:34

ubuntu 安装cuda cudnn环境

ubuntu安装cudacudnn环境_loong_XL的博客-CSDN博客首先查看nvidia显卡驱动情况：nvidia-smi参考：https://blog.csdn.net/weixin_45591044

LYiiiiiii·2023-02-17 07:48

如何判断深度学习推理是不是真的跑在显卡上了

seo优化：如何判断深度学习推理是不是真的跑在显卡上了如何判断pytorch跑在cpu还是在GPU如何判断当前程序运行在cpu还是在GPU英伟达显卡如何判断程序是否运行的显卡上nvidia-smi判断程序是否运行的显卡上如何判断显卡是不是真的被使用了此方法针对英伟达显卡

·2023-02-16 20:35

nvcc -V 与 nvidia-smi显示的cuda版本不一致问题原因及解决途径

在安装mmdetect环境的最后一步pythonsetup.pydevelop的时候，显示检测到的cuda版本是9.1，但是需求是10.2使用nvidia-smi查看发现确实是10.2版本的，cd到/usr

PandAiTech_Seven·2023-02-07 09:10

保存nvidia-smi日志文件

每个60s，保存nvidia-smi的日志到指定文件nvidia-smi-l60-ffilename.log

昵称己存在·2023-02-07 04:59

Linux安装pytorch

Linux非root安装Pytorch1.查看cuda版本2.找到对应cuda版本的pytorch安装命令3.在terminal里边粘贴命令，回车安装pytorch1.查看cuda版本输入nvidia-smi

是真的小白白·2023-02-06 19:59

python使用Tensorflow检测GPU运行与使用Pytorch

GPU运行状态检测在先前，博主完成了GPU环境的配置，那么今天博主来实验一下使用GPU来运行我们的项目使用cmd输入nvidia-smi查看GPU使用情况，下面是Linux里面的一个显示下面是我的运行状态

彭祥.·2023-02-06 12:24

联想拯救者r7000p显卡RTX3060安装cuda及cudnn记录

安装cuda之前要先安装visualstudio喔~安装教程在**上一篇**显卡信息win+r—cmd—输入nvidia-smi查看driverversion为461.56，CUDAversion是11.2

Triangulum·2023-02-06 07:31

windows10 拯救者R7000P 3060的显卡安装 cuda11

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nvidia3060，支持的cuda版本是11.52.第二种方法：搜索框输入

tp_0moyi0·2023-02-06 07:26

【无标题】MobaXterm远程连接服务器跑深度学习

查看当前服务器情况：nvidia-smi选

zhenmeiyisijj·2023-02-06 07:23

02379计算机网络管理·第三章

定义了管理信息结构，即规定了管理对象的语法和语义，RFC1212说明了定义MIB模块的方法，而RFC1213定义了MIB-2管理对象的核心集合，RFC1157是协议的规范文件3.2SNMP管理信息结构SMI

yingcheng·2023-02-06 06:28

2018超声疑难病例讨论会（区县学组专场）

脐尿管窦道，脐尿管憩室→妊娠期主动脉夹层，腹痛，除了胎盘问题，还要考虑到动脉夹层的可能，很凶险，危及生命，实验室检查血色素下降明显→DCIS，钼靶反复提示局限性钙化，需要仔细查找，运用新技术，如萤火虫、SMI

星月_19ee·2023-02-06 03:53

DRRG代码踩坑记录

一、代码卡死问题：训练一个epoch时，模型不能接着训练，只能通过Ctrl+C强制性暂停，直接卡死，并且输入watch-n1nvidia-smi时，观察不到GPU的使用，在经过两个多小时的查找以及各种尝试之后

每天必吃香菜·2023-02-05 18:32

nvidia-smi显示结果详解

GPUGPU编号NameGPU型号Persistence-M持续模式的状态。持续模式虽然耗能大，但是在新的应用启动时，花费的时间更少，这里显示的是off的状态Fan风扇转速，从0到100%之间变动Temp温度，单位是摄氏度Perf性能状态，从P0到P12，P0表示最大性能，P12表示状态最小性能（即GPU未工作时为P0，达到最大工作限度时为P12）Pwr:Usage/Cap能耗MemoryUsag

ustczhng2012·2023-02-05 17:48

GPU很空闲总是提示GPU out of memeory

nvidia-smi和watch-n1nvidia-smi命令显示GPU占用为0,没有进程使用GPU0上有11G空闲，但是训练模型时报错：提示：CUDAoutofmemory.Triedtoallocate1.12GiB

zhuiyuan2012·2023-02-05 14:43

tensorflow 训练时出现failed to allocate 18.41M (19300352 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY

显存满了，nvidia-smi查看占用显存的程序，在下方显示占用现存的程序，sudokill-9PID(占用程序的ID)即可。

星辰大海在梦中·2023-02-05 14:42

报错tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError，from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY

此文为解决机器学习中使用tensorflow，在运行代码出现上述报错情况1.先运行nvidia-smi检查GPU运行情况，若内存够用进入22.代码应作已下修改importtensorflowastfimportosos.environ

二哈头上有根呆毛·2023-02-05 14:37

Tensorflow 错误001：CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError，fromdevice:CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY此文为解决机器学习中使用tensorflow，在运行代码出现上述报错情况1.先运行nvidia-smi

北方的杨先生·2023-02-05 14:07

NVIDIA显卡驱动的重装

昨天因为折腾nvcc，把nvidia驱动整坏了，使用nvidia-smi命令查看gpu使用情况时，被返回“NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn‘tcommunicatewiththeNVIDIAdriver

但求一睡卫二狗·2023-02-05 14:57

windows系统:NVIDIA-SMI has failed because you are not:

问题来源：博主在训练模型时，显存溢出；所以改小了batchsize，继续训练了10多个小时，Windows系统直接蓝屏重启了。现在在测试模型时发现报错：显示说没有可用的GPURuntimeError:NoCUDAGPUsareavailable当即测试了torch.cuda.is_available()显示为：false然后torch.cuda.device_count()显示为：0说明检测不到我

缄默0603·2023-02-05 10:55

linux操作系统下GPU服务器运行深度学习实验过程

2：登陆成功后，在PuTTY中打开终端3：首先查看一下GPU服务器的使用情况，使用命令nvidia-smi-l发现第一块GPU可以使用。

离殇情·2023-02-05 09:16

关于本机 CUDA 运行版与驱动版不匹配的解决方案

解决方法：首先打开cmd命令窗口，输出如下命令：nvidia-smi可以看到，此时显示的表格

大学延毕生·2023-02-05 09:15

Jetson TX2重要技巧

一、参考资料NvidiaJetsonnano安装Archiconda、gpu版torch、踩坑记录二、重要说明JetsonTx2用不了nvidia-smi命令。

花花少年·2023-02-05 09:09

使用opennmt-tf遇到的问题

1.nvidia-smi报错错误详情：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn’tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning

小飞侠fayer·2023-02-04 18:18

记录安装cuda+cudnn+tensorflow

condacreate-n新建一个名叫TF2.1的环境condacreate-nTF2.1python=3.73.进入TF2.1环境condaactivateTF2.14.进入NVSMI路径，运行nvidia-smi

dejave蓝·2023-02-04 14:17

CUDA out of memory（然鹅明明还有空间）

首先在C:\ProgramFiles\NVIDIACorporation\NVSMI位置打开命令行，然后输入nvidia-smi（也可以用nvi

联邦学习小白·2023-02-04 11:21

linux nvidia-smi 实时刷新由于上面输出间隔下面可能显示不全

watch-n0.1-tnvidia-smi0.1s刷新一次-t可以取消它的上面的刷新时间也可以把窗口拉大一点

shall维·2023-02-04 10:57

Ubuntu 20.04 + CUDA 11.2 + cuDNN 8.1.0 + PyTorch v1.8.0

PyTorch当前支持的CUDA只支持到11.1，你可以通过命令sudonvidia-smi查看你当前驱动支持的cuda版本，这里我没法确定版本需不需要强制一定匹配，也没有测试。

werben·2023-02-04 09:18

手把手教Anaconda，pytorch、tensorflow安装、虚拟环境搭建及jupyter、pycharm编译器配制（后附安装包供下载）

查看CUDA版本命令，键盘Win+R,输入cmd，按回车，输入nvidia-smi，回车即可。可以看到我这里的CUDA版本号最高支持是11.7，后面下载

Big Whale·2023-02-04 07:40

2020-03-29 torch.cuda.is_available()返回false怎们办？

换了台服务器重新搭环境环境搭好之后发现torch.cuda.is_available()返回false确实懵了一下诶，别多想了，一定是版本问题，查去吧查看显卡驱动版本nvidia-smi查看cuda版本

Hie_9e55·2023-02-03 17:37

最近服务器上面跑代码遇到的问题和解决办法

1、要看情况重启内核2、内存炸了（errormemory）查看内存占用程序psaux--sort-rss|head查看内存大小free查看显存大小nvidia-smi还有记住：jupyter的文件是要关闭掉才能释放内存的

LIULIU3429·2023-02-03 16:09

从0开始配置深度学习环境（Pytorch）

编译器、Anaconda虚拟环境管理软件根据显卡型号，更新至较新版本的驱动，同时查看显卡的算力并对应其支持的CUDA版本在这里简单介绍一下Pytorch(CUDA)版本选择的问题A.定义nvidia-smi

Zency_SUN·2023-02-03 13:20

深度学习环境搭建步骤—gpu

3安装CUDA和cuDNN查看显卡支持的CUDA的最高版本win+R打开cmd，输入nvidia-smi下载安装显卡支持的C

梦里1米8·2023-02-02 20:17

win10安装detectron2，亲测有效

python3.6.13、pytorch1.7.1、torchvision0.8.2、cuda10.1、cudnn7.6、vs20191、安装cuda及cudnn；结果以nvcc-V结果为准，与nvidia-smi

三石目·2023-02-02 13:25

“Torch not compiled with CUDA enabled“

通过nvidia-smi命令查看CUDA信息，可以看到CUDA版本为11.7。查看Pytorch版本，发现是CPU版本。于是在该环境中，重装pytorch，重装之后，发现仍然存在该问题。

牧羊女说·2023-02-02 13:55

nvcc --version的版本和nvidia-smi不一样是怎么回事？pytorch无法使用GPU怎么办？

目录前情提要：发出疑问答案在这里：前情提要：今天使用condainstallpytorchtorchvisiontorchaudiocudatoolkit=11.1-cpytorch-cnvidia命令在服务器安装pytorch后，使用torch.cuda.is_available()检查GPU是否可用时，返回为FALSE。于是上网搜了搜，发现可能是pytorch版本和CUDA版本不一样，于是使用

strawberry47·2023-02-02 11:58

ubuntu18安装gpu版tensorflow（conda环境）

1.查看显卡型号lspci|grep-ivgalspci|grep-invidia2.查看是否有显卡驱动nvidia-smi,如果有对应输出，则已经安装了驱动，没有的话按照下列步骤安装https://blog.csdn.net

yingqubaifumei·2023-02-02 10:42

深度学习中linux常用命令

连接服务器sshusername@ipaddressWindows可以xshell连接，但是我这个是mac租的服务器查看GPU状态跑代码前要先看一下哪个gpu比较空，把模型放到空的gpu上跑nvidia-smi1

孙兔子·2023-02-02 10:53

Ubuntu 20.04安装CUDA 11.0, cuDNN

安装英伟达专有驱动利用ubuntu自带的附加驱动软件进行安装，打开附加驱动之后按下图进行操作安装英伟达专有驱动.png测试驱动是否安装成功以及查看驱动版本打开终端输入nvidia-smi

JohnsonLsx·2023-02-02 02:06

记一次windows上安装gpu遇到的问题--动态链接库

目的是，希望用gpu来加速模型训练安装步骤暴力安装tensorflow_gpu[~]#condainstalltensorflow_gpu这个过程相对时间比较久先查看本机显卡驱动信息[~]#nvidia-smi

Mr.Lee jack·2023-02-01 18:16

图形"llvmpipe (LLVM 6.0, 256 bits)"

安装好nvidia显卡驱动，nvidia-smi也显示正常，但是其实没装好。台式机安装驱动时候不要加-no-opengl-files

景唔景景景景景色分明·2023-02-01 16:53

centos7.8上安装cuda10.1输入nvidia-smi一直显示no devices were found

问题：按照网上的教程安装，安装之后输入lspci|grep-ivga可以输出显卡型号，在配置环境变量之后也可以输入nvcc-V也可以得到cuda版本号，但是就是输入nvidia-smi显示nodeviceswerefound

踩坑专业户·2023-02-01 15:03

[debug]-ubuntu安装cudnn,nvcc -V指令可用,/usr/local/下却没有cuda文件夹原因分析

1.问题描述nvidia-smi与nvcc-V指令且可用,如下:但是在/usr/local/文件夹下却没有cuda文件夹.2.问题由来通常我们在安装cudnn时,先进行安装cuda,然后下载cudnn文件

orangezs·2023-02-01 13:36

windows-tensorflow gpu配置

windows-tensorflowgpu配置安装cuda，cudnn安装tensorflow纯新手小白，记录一下踩过的坑安装cuda，cudnn输入nvidia-smi查看GPU下载安装cuda11.6

努力学习做大佬·2023-02-01 11:57

linux python gpu可见指令_连接远程服务器使用GPU-指南

（1）nvidia-smi命令GPU：GPU编号；Fan：风扇转速，从0到100%之间变动；Name：GPU型号；Temp：温度，单位是摄氏度；Perf：性能状态，从P0到P12，P0表示最大性能，P12

weixin_39714307·2023-02-01 10:41

查看linux服务器gpu数量,查看linux服务器gpu使用情况

指令：nvidia-smi参数解释：表格中会显示显卡的一些信息，第一行是版本信息，第二行是标题栏，第三行就是具体的显卡信息了，如果有多个显卡，会有多行，每一行的信息值对应标题栏对应位置的信息。

苏sa·2023-02-01 10:05

2019-03-14 ubuntu18.04安装nvidia驱动

问题：驱动下载后输入nvidia-smi确认驱动是否安装成功。它提示我nvidia-smihasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththenvi

崔雅鑫·2023-01-31 21:34

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