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【DeepLearning笔记】InternalError: Dst tensor is not initialized.

解决办法：（1）查询服务器显存使用情况nvidia-smi（2）若有进程争抢显

six_gods·2023-01-13 15:49

机器学习-1-win10中给低版本显卡 (GeForce 930M) 安装CUDA

1.查看显卡信息：cmd中运行："C:\ProgramFiles\NVIDIACorporation\NVSMI\nvidia-smi.exe"显示显卡信息，从下图结果中可以看到我自己的显卡型号是GeForce930M

蓄起大胡子·2023-01-13 13:24

pytorch GPU版本安装CUDA11.6

由于之前下了cpu版本，所以又重新下了GPU版本首先查看CUDA版本cmd中输入NVIDIA-smi再打开AnacondaPrompt1，创建环境condacreate-nPytorch-envpython

一只小白茸·2023-01-13 12:26

Win10 RTX3060 基于conda虚拟环境搭建pytorch-YOLOv4 （python3.6,cuda11.3）

本机的nvidia-smi信息如下：+---------------

arm_yw·2023-01-13 11:56

YOLOv5，CUDA11.0的配置方法

然后正常安装最后再虚拟环境中用nvidia-smi查看是否安装好了2.安装torch可以从这里https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html找GPU

吴泽1999·2023-01-13 11:22

linux 下安装pythorch-gpu+dgl

linux下安装pythorch-gpu+cuda+cudnn+dgl确定cuda和cudnn的安装确定pytorch的gpu版本一查找查看当前显卡驱动支持的cudanvidia-smi二安装找到合适的

仰望巨人的学徒·2023-01-13 07:13

pytorch安装（离线包）

win+r输入cmd打开命令行窗口NVIDIA-smi查看自己的DriverVersion，CUDAVersion下载whl查找对应的版本，比如我的是CUDAVersion：11.4那就Ctrl+F搜小于等于

桂？·2023-01-12 00:25

pytorch之多GPU使用—— CUDA_VISIBLE_DEVICES=0，1 python main.py

下面的内容主要讲解在代码中如何进行多卡训练：主要讲单机多卡（单主机多GPUs训练）使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在多个GPU：使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的GPU

zqx951102·2023-01-11 18:58

pytorch之多GPU使用——#CUDA_VISIBLE_DEVICES使用 #torch.nn.DataParallel() #报错解决

主要讲单机多卡（单主机多GPUs训练）使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在多个GPU：使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的GPU数量，其中每个GPU被编上了序号：[0,1,2,3

坚硬果壳_·2023-01-11 18:53

如何查看torch运行是否加载使用了cuda

在服务器上使用cuda，如果根目录已经安装，其实则不用自己再重新安装了nvidia-smi可以查看到服务器根目录安装的cuda版本使用torch.cuda.is_available()可以知道torch

aliphantom·2023-01-11 15:30

使用GPU进行深度学习训练时查看GPU状态

使用命令nvidia-smi实时查看GPU状态$watch-n10nvidia-smi#每10s显示一次显存的情况参考链接：Linux下实时查看GPU状态

Nismilesucc·2023-01-11 15:21

Windows下安装CUDA和Pytorch

目录1.cudatoolkitDownload2.cuDNNDownload3.pytorch下载安装4.用动手深度学习的一个项目测试1.cudatoolkitDownloadcmd输入nvidia-smi

haqiedaba·2023-01-11 11:56

01.监控深度学习平台的运行情况

1.需求监控深度学习平台的运行情况2.方法watch-n1nvidia-smi3.影响因素VolatileGPUutil调节batchsize和num_workers，使得该数值尽量达到100%Memory-Usage

kunleiX·2023-01-11 11:49

【常用到的一些命令记录】

常用到的一些命令记录（本人记性非常不好）查看信息nvidia-smiwatch-n0.1-dnvidia-smi#每隔0.1秒刷新一次终止你拥有的全部进程kill-9-1拷贝文件夹cp--pathsourcetarget

weixin_45965693·2023-01-11 08:25

Ubuntu下配置Cuda等深度学习环境

一、查看显卡驱动信息命令：nvidia-smi效果：注意关注箭头部分所对应的驱动版本和推荐的Cuda版本。

坏掉的世界·2023-01-11 07:00

nvidia-smi命令详解和一些高阶技巧讲解

目录nvidia-smi命令详解1.nvidia-smi命令介绍2.nvidia-smi支持的GPU3.桌面显卡和服务器显卡均支持的命令（2）nvidia-smi-h（3）nvidia-smi-L（4）

·2023-01-11 05:15

Linux 常用nvidia-smi命令详解(最新推荐)

目录简介✨nvidia-smi✨常用nvidia-smi命令显示GPU所有信息PS：nvidia-smi命令的其他参数-L-i-qtopo简介nvidia-smi-NVIDIASystemManagementInterfaceprogramnvidiasmi

·2023-01-11 05:14

linux下 pytorch gpu cuda cudnn 安装

1.首先确认linux是否安装驱动因为我已经安装了，执行命令：nvidia-smi看到如下信息：第一个框是驱动版本，第二个框支持的cuda最高版本2.确认自己要安装的torch版本和cuda版本PreviousPyTorchVersions

泯灭XzWz·2023-01-10 19:05

查看CUDA安装情况及版本

cmd命令行查看cuda版本win+R打开cmd命令行输入nvcc--version即可nvidia-smi命令查看版本号及gpu使用情况

发核心狂魔·2023-01-10 17:46

怎么查看电脑cuda版本

win+r快捷键打开运行，输入cmd回车输入nvidia-smi,右上角就可以看到自己的CUDA版本

杯莫停！·2023-01-10 17:45

【学习记录】查看CUDA版本

nvidia-smi二、NVIDIA方式查看鼠标对准NVIDIA软件右键打开NVIDIA控制面板点击系

行云流水剑·2023-01-10 17:13

Linux系统下pytorch官网conda命令安装pytorch的版本是cpu

解决办法办法一（无效）办法二（有效）环境说明Ubuntu18.04.5LTS(GNU/Linux4.15.0-173-genericx86_64)显卡驱动CUDAVersion:10.1NVIDIA-SMI418.56Driv

大海Git·2023-01-10 09:42

在win11的Linux子系统WSL2（Ubuntu18.04、20.04测试可用）上安装支持GPU的docker（nvidia-docker）

环境要求安装好Nvidia驱动的Ubuntu服务器或者WSL2(后者一般自带显卡驱动)安装好Nvidia驱动的Ubuntu服务器或者WSL2(后者一般自带显卡驱动),本文以WSL2为例通过nvidia-smi

吃坨翔壮壮胆·2023-01-10 08:03

Nvidia 常用的命令

这里填写标题1.Nvidia常用的命令1.1.显示所有GPU的当前信息状态1.2.动态查看所有GPU的当前信息状态1.Nvidia常用的命令1.1.显示所有GPU的当前信息状态nvidia-smi1.2

云满笔记·2023-01-10 07:14

【解决nvidia-smi】不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件

文章目录问题描述一、报错原因二、解决方案1.直接将nvidia-smi.exe拖到cmd（Win+R-->cmd-->回车打开）2.添加环境变量问题描述想要查看GPU当前的状态，在cmd命令行工具输入nvidia-smi

是织梦者啊·2023-01-10 07:43

关于nvidia-smi和nvcc -V显示的cuda版本不一致的问题

问题之前就发现，nvidia-smi中的CUDA版本与nvcc不一致，nvidia-smi的结果显示CUDA版本是11.0，而从nvcc-V命令来看，却是CUDA10.0。

all is okk·2023-01-10 07:42

nvidia-smi命令详解和一些高阶技巧介绍

nvidia-smi命令详解1.nvidia-smi命令介绍在深度学习等场景中，nvidia-smi命令是我们经常接触到的一个命令，用来查看GPU的占用情况，可以说是一个必须要学会的命令了，普通用户一般用的比较多的就是

Chaos_Wang_·2023-01-10 07:42

如使用清华镜像快速下载

这里以linux为例，输入nvidia-smi查看自己的cuda的版本(这里如

请叫我哈士奇·2023-01-09 15:30

python ：pytorch更新安装相关问题，通过源安装

安装代码用nvidia-smi查看cuda版本在官网查看命令，比如10.1可得到命令：condainstallpytorch==1.7.1torchvision==0.8.2torchaudio==0.7.2cudatoolkit

FakeOccupational·2023-01-09 14:50

深度学习笔记：安装并使用pytorch的准备工作

如图cdC:\ProgramFiles\NVIDIACorporation\NVSMInvidia-smi如上图所示，当前驱动显卡版本为391.25输入nvidia-smi-L命令查看显卡型号：查询显卡驱动与

weixin_45617528·2023-01-09 13:11

NVIDIA驱动失效简单解决方案：NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver.

第一步，打开终端，先用nvidia-smi查看一下，发现如下报错：

心惠天意·2023-01-09 12:14

利用nvidia-smi命令查看tensorflow-gpu的运行情况

目的：用GPU跑通MaskRCNN项目源码使用搭配：win10+CUDA10.0+cudnn7.6+tensorflow-gpu1.14+NVIDIA显卡GeforceMX350其他必备包：numpy1.19.5、scipy1.5.4、Pillow8.3.1、cython0.29.24、matplotlib3.3.4、scikit-image0.17.2、keras2.0.8、opencv-pyt

珈仪语生·2023-01-08 17:52

不安装tensorflow-gpu如何使用GPU

看一些博客上是这样说的：方法一：importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"#这里的数字代表第几块显卡查看有几块显卡及显卡的使用情况可以用命令nvidia-smi

hello~bye~·2023-01-08 17:47

ubuntu 20.04 安装 cuda11.2 和cudnn8.2.1和pytorch1.10.0和tensorflow2.7.0（可能是最简单的安装方法，本人亲测成功）

根据TensorFlow官网，我们选取CUDA11.2搭配cuDNN8.1安装，NVIDIA驱动版本尽量选460系列输入nvidia-smi查询自己显卡的版本和最高支持的CUDA版本，如下图我的显卡驱动版本是

林场02·2023-01-08 13:20

运行pytorch发生CUDA out of memory显存不足解决

运行pytorch发生显存不足解决版本：python：3.7pytorch：1.2cuda：10.1做pytorch迁移学习时发生显存不足事件也就是CUDAoutofmemory使用nvidia-smi

璃玖·2023-01-08 09:43

cuda11.0 + cudnn8.0.5 + anaconda + pytorch + tensorflow

blog.csdn.net/qq_41101213/article/details/1154691362、cuda11.0安装3、cudnn8.0.5解压安装一、验证cuda安装成功命令1：nvcc-V命令2：nvidia-smi

小王小王指定辉煌·2023-01-08 07:38

使用flash id不拆盘查看SSD颗粒

参考常见SSD固态硬盘不拆盘判断颗粒的办法_固态硬盘_什么值得买读懂固态硬盘中的“黑话”-简易百科先需要知道自己的主控是什么，常见的是这些Phison=群联SMI=慧荣Marvel=美满电子（马牌主控）

vistaup·2023-01-08 03:42

ubuntu系统下训练作业无法停止解决办法

ubuntu系统下遇到训练作业停止但显存仍占用情况解决1、平常情况：使用`nvidia-smi`命令可以查看到显卡显存占用情况时2、其他情况1：`nvidia-smi`命令看不到训练作业的显存情况，但使用

秋天的风儿·2023-01-07 17:09

多版本cuda运行与编译环境

多版本cuda运行与编译环境基本环境：nvidi-smi后cuda版本为11.0预装了两个版本的cuda分别为cuda-10.0和cuda-11.0代码运行环境要求cuda-10.0使用conda当前虚拟环境的

IceCola_Bing·2023-01-07 09:21

Anaconda镜像安装Pytorch--GPU版（Windows系统）

环境安装固定步骤1.3.导入镜像包1.4.创建Python环境2.激活环境3.conda安装pytorch-GPU与对应版本的cuda,cudnn3.1.查看本机的cuda版本：执行命令nivdia-smi3.2

HSR CatcousCherishes·2023-01-07 07:44

只需两步，在anaconda里安装GPU版的pytorch

打孔猿·2023-01-07 07:14

WIN10中Anaconda安装gpu版本的pytorch

安装步骤：1.首先查找自己gpu版本信息，在cmd中输入：nvidia-smi得到版本信息我这里的CUDA支持11.1，在去pytorch官网看到可以安装10.1版本。

慕周灬·2023-01-07 07:39

windows下在anaconda中配置pytorch（GPU版）

版本是不同于电脑自身所安装的cudatoolkit版本的，两者相互不影响且不同的anaconda虚拟环境下可以安装不同版本的cudatoolkit，下面开始安装：1、安装驱动在cmd中输入nvidia-smi

qq_43309940·2023-01-07 07:38

(windows/ubuntu系统)paddlepaddle 查看指定选择GPU进行训练

importpaddleprint(paddle.device.get_device())如果有GPU正在运行的话，运行结果如下：（注意，它只能显示正在运行的GPU）如果你想查看主机有几个GPU，可以终端输入nvidia-smi

Vertira·2023-01-07 07:01

（5）Segmentation fault (core dumped)

##最后还是不行，换了电脑…（1）猜测显卡内存满了：观察：查看占用显存的任务，在终端输入：watch-n1nvidia-smi来源：Segmentationfault(coredumped)（核心转载）

linwei_Cui·2023-01-07 07:03

windows cuda更新教程

下载CUDA的版本应低于12.0nvidia-smi卸载旧版CUDA控制面板中卸载CUDA安装CUDA在CUDA官网选择符合要求的版本安装由于我安装的pytorch对应的C

huazi-J·2023-01-07 03:47

Linux系统查看系统配置命令汇总

查看GPU情况命令：nvidia-smi详解：linux查看内存和显存,[Linux]常用指令和解读（GPU/CPU/内存信息）查看CPU和内存使用情况命令：top详解：linuxtop命令结果输出,Linux

weixin_45783996·2023-01-06 16:36

RuntimeError: CUDA out of memory.

10.76GiBtotalcapacity;3.77GiBalreadyallocated;497.25MiBfree;4.67GiBreservedintotalbyPyTorch)解决方案一、清空GPU缓存nvidia-smi2

冰雪storm·2023-01-06 13:30

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