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colab配置mmdetection环境_by2021.6

nvidia-smi#查看cuda版本!gcc--v

hoesen·2023-01-05 19:52

执行nvidia-smi命令报Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch错误

分类详情问题描述执行nvidia-smi命令报【FailedtoinitializeNVML:Driver/libraryversionmismatch】问题原因系统自动升级过显卡驱动，在显卡驱动支持的系统内核版本相同的情况下

朱我家宝贝儿幸运·2023-01-05 14:37

[问题已处理]-pod中无法使用cuda及获取不到egl

导语：记录一下在k8s的pod中无法使用cuda及获取不到egl问题1nvidia-smi可以获取到显卡版本但是使用torch时显示没有gpuUserWarning:CUDAinitialization

爷来辣·2023-01-05 12:40

Deepin V20系统安装CUDA时遇到的坑

CUDA，不要用Deepin的显卡驱动管理器安装驱动，应该从nvidia官网装驱动问题手贱点了升级系统内核，升级完发现显卡驱动也不适配了，图方便在显卡驱动管理器中点击升级，升级完成后命令行输入nvidia-smi

从零开始的机器学习·2023-01-05 12:39

Jetson系列Ubuntu--CUDA、cudnn快速安装（Jetson Xavier NX上实践可行）

**jetson系列不能用nvidia-smi指令。

a111222zw·2023-01-05 08:58

anaconda已经安装的情况下进行pytorch安装

1.首先查看自己电脑的CUDAwin+r，输入cmd命令行输入nvidia-smi，查看自己CUDA的版本，我的是10.2，所以在安装pytorch时，版本不能选择高于10.2的。

CHENG__ZI_#·2023-01-05 08:17

[问题已处理]-k8s的GPU节点上无法使用nvidia-smi

导语：在k8s的GPU节点上无法使用/usr/bin/nvidia-smi报错1NVIDIA-SMIcouldn’tfindlibnvidia-ml.solibraryinyoursystem这个我明明安装了显卡驱动在宿主机使用

爷来辣·2023-01-04 20:09

Windows用命令查看nvidia的GPU

nvidia-smi所在的位置为：C:\ProgramFiles\NVIDIACorporation\NVSMIcmd进入目录输入命令即可：可以用nvidia-smipmon查看更详细的信息，nvidias-smi-h

GZKPeng·2023-01-04 20:09

windows10 下 nvidia-smi无效解决办法

首先检查C:\ProgramFiles\NVIDIACorporation\NVSMI有没有nvidia-smi.exe和nvml.dll文件，若是没有，去查找即可。

TR yao·2023-01-04 20:08

输入nvidia-smi不能查看显卡NVIDIA型号的解决办法及快速查看电脑显卡NVIDIA型号信息

一、快速查看电脑显卡NVIDIA型号信息在dos命令提示符窗口中输入命令nvidia-smi会显示如下的窗口，表示的各个对应信息我已标注清楚了：二、输入nvidia-smi不能查看显卡NVIDIA型号的解决办法如果在

佐咖·2023-01-04 20:38

【GPU】nvidia-smi输出内容释义及使用

blog.csdn.net/u014636245/article/details/83933834查看显卡信息lspci|grep-invidialspci|grep-ivga1.基础命令nvidia-smi

小小一剑侠·2023-01-04 20:38

nvidia-smi和nvcc -V下面显示的cuda版本不一致

系统：Linux显卡：3090nvidia-smi和nvcc-V下面显示的cuda版本不一致，（nvcc-V：10.1，nvidia-smi：11.4）导致安装的pytorch是cuda10.1的，导致

猴哥儿你真了不得·2023-01-04 20:08

关于输入nvidia-smi后不显示CUDA版本信息的异常情况的处理

Vaeeeeeee·2023-01-04 20:37

Nvidia-smi 不显示

在Nvidia驱动已经安装完成的情况下，有时候执行nvidia-smi仍会出现无法识别GPU的情况，有两个有效的解决方案：方案一sudoapt-getinstalldkmssudodkmsinstall-mnvidia-v460.91.03

小红师兄·2023-01-04 20:37

Win10查看电脑Cuda版本时显示‘nvidia-smi‘ 不是内部或外部命令

安装pytorch时想查看电脑Cuda版本，出现下图中的错误网上找原因是系统中的环境变量没有nvidia-smi.exe的路径可以找到该文件，默认在C:\ProgramFiles\NVIDIACorporation

QHCV·2023-01-04 20:36

没有NVIDIA控制面板，在cmd中使用nvidia-smi命令不显示CUDA Version的解决方案

系列文章目录Environment_set没有NVIDIA控制面板，在cmd中使用nvidia-smi命令不显示CUDAVersion的解决方案系列文章目录前言一、没有NVIDIA控制面板二、安装NVIDIA

AI_三土·2023-01-04 20:04

Cuda和Cudnn安装

Cuda&CudnnCudaCudnnpytorchCuda先查看电脑的cuda版本,cmd窗口下输入nvidia-smi去https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

liuzhonglin_·2023-01-04 20:32

warnings.warn(‘User provided device_type of ‘cuda‘, but CUDA is not available）

Userprovideddevice_typeof‘cuda‘,butCUDAisnotavailable）1.产生原因：原因是运行的环境与torch的版本不匹配附：如何检测torch版本是否正确可用：方法1：输入如下命令查看硬件设备nvidia-smi

木子李0306·2023-01-04 16:13

ubuntu卸载nvidia显卡驱动

参考文章ubuntu系统中NVIDIA显卡驱动卸载与安装-简书驱动存在状态判断nvidia-smi有GPU使用信息显示nvidia驱动存在命令不存在nvidia驱动不存在卸载1.下载nviddia显卡驱动的安装包如

路与舟·2023-01-04 10:47

使用云监控实现GPU云服务器的GPU监控和报警（上） - 自定义监控

1背景NVIDIA提供了nvidia-smi命令工具用于查询和监控GPU的相关数据，但是对于使用者来说，每次手动查看很不方便，无法做到实时监控，而且也无法可视化，不直观。

xstardust·2023-01-04 09:23

实时监控Linux GPU的占用情况

一般情况下，我们使用的是nvidia-smi来监控，但不美观且信息冗余，此处使用gpustat来监控，可直接安装：pipinstallgpustat然后我们输入gpustat即可得到：但此时无法实时获取

码匀·2023-01-04 09:44

linux - 监控gpu状态

之前使用nvidia-smi，只能显出服务器的资源使用情况，无法看到是谁在用。

weixin_30299539·2023-01-04 09:40

Linux系统下GPU状态监测命令

Remote-SSHVSCode使用ssh密钥免密远程登录服务器&配置解释器_池塘怪谈的博客-CSDN博客_vscode配置ssh密钥1.gpu监测命令nvidia-smiwatch-n1-dnvidia-smi

Luna露子·2023-01-04 09:58

Linux 监控服务器GPU状态

文章目录1前言2监控GPU状态2.1使用`nvidia-smi`2.2使用`gpustat`1前言深度学习需要使用GPU进行训练学习，在训练我们的模型时，我们需要直到GPU的状态，以帮助我们监控程序的运行

LiQiang33·2023-01-04 09:17

【安装】各平台下安装低版本CUDA的PyTorch

目前直接点开官网，看到的安装链接是这样的：倘若你的系统的CUDA版本恰好是11.2，而且又懒得升级，可以采取指定版本安装的方式装PyTorch：运行指令，查看自己的显卡的版本号：nvidia-smi-i0

shandianchengzi·2023-01-04 07:42

CUDA版本不对重装+离线快速下载torch的gpu版本安装+各种坑

走过配环境的坑，记录以下，防止下次再踩文章目录CUDA版本不对重装+离线快速下载torch的gpu版本安装+各种坑一、CUDA版本不对重装1.查看自己电脑目前已经安装的cuda版本2.输入nvidia-smi

Bellwen·2023-01-04 07:40

pytorch深度学习一机多显卡训练设置，流程

最近在学习在服务器的ubuntu环境上配置用多个显卡训练，之前只用一个显卡训练实在是太慢了点先看看服务器上有几个显卡：nvidia-smi即可得到具体的显卡信息：每个显卡之前有对应的编号。

Mr.July·2023-01-03 20:00

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

win+R打开cmd换成输入cdC:\ProgramFiles\NVIDIACorporation\NVSMI

ZZZ_er·2023-01-03 13:05

解决没有NVSMI文件夹以及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

问题2：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方法：将NVSMI文件夹添加到系统环境变量中即可。

小小帅呀·2023-01-03 11:12

深度学习PyTorch、TensorFlow中GPU利用率与内存占用率很低的问题

上周，在一个使用Pytorch搭建的目标训练项目中，训练时，通过使用命令行执行NVIDIA-SMI（仅支持英伟达显卡）命令发现GPU的利用率基本一直停留在0%，并且显存占用率也较低。

YePeanut·2023-01-03 10:46

PyTorch配置（Win10；GPU；Jupyter）

1.在Anaconda中创建Pytorch环境：Environments---create---Pytorch2.在win+Rcmd命令提示符界面输入：nvidia-smi查看DriverVersion

子辰4846·2023-01-03 09:52

安装linux下显卡驱动

安装显卡驱动教程1.查看显卡型号#查看显卡型号lspci|grep-ivga2.下载显卡驱动下载根据查询到的信息，选择下载版本3.安装查看是否已安装显卡驱动（安装过需要卸载）#查看是否有显卡驱动nvidia-smi

木黎.·2023-01-03 08:13

4.6_use-gpu

准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。!nvidia-smi#对Linux/macOS用户有效输出：SunMar1714:59:5720

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:40

使用GPU训练tensorflow/keras模型，Memory-Usage占用高，GPU-Util利用率低。提升GPU-Util利用率，提升模型训练速度

目录如何使用gpu训练模型使用nvidia-smi指令查看gpu利用率提升GPU-Util利用率以及模型训练速度将任务管理器的Copy改为Cuda如何使用gpu训练模型win11系统，已安装CUDA-11.2

大厨儿·2023-01-01 17:12

解决cuda out of memory的几种方法

tensor转为非tensor3.在保证batchsize尽可能大的条件下，调小batchsize4.释放gpu显存torch.cuda.empty_cache()监控GPU的使用情况nividia-smi

茉莉_Molly·2022-12-31 17:15

笔记本本机(CUDA11.4)配置pytorch_gpu环境

nvidia-smi一、创建新环境condacreate-npytorch_gpu1.11.0python=3.8condaactivatepytorch_gpu1.11.0二、下载安装pytorchCUDA11.4

菜鸟提刑官·2022-12-31 16:42

CentsOS-7安装CUDA和CUDNN

确保已经安装完NVIDIA驱动，可利用下面的命令来验证nvidia-smi输出如下，代表NVIDIA驱动安装成功：下载并安装CUDA官网下载对应版本：CUDAToolkit11.7Update1Downloads

Hello排骨·2022-12-31 13:39

Win10安装CUDA和cuDNN教程

2.打开命令行，输入nvidia-smi，查看CUDA版本3.进入CUDA官网下载对应的CUDA4.下载cuDNN去cuDNN官网下载将文件解压到D盘根目录下将文件全部复制到CUDA目录下：如CopyD

自己の圣诞·2022-12-31 13:09

使用conda安装cuda、torch前要先查看版本

1.查看系统算力支持的最高版本cuda默认系统已经有cuda了，nvcc-V查看现在cuda版本或者nvidia-smi查看cuda驱动支持的最大版本2.查看conda虚拟环境的python版本确定torch

Herene_·2022-12-31 12:00

windows系统下用conda安装gpu版本的pytorch

过程就是三步走：①安装cuda这里挺有“学问"的，如果你曾经自己装过cuda，你会发现在cmd运行nvcc-V和运行nvidia-smi给出的cuda版本是不一样的。

石湖一叶·2022-12-30 13:24

查看运行tensorflow程序是否使用的GPU

tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))打印出这个就代表使用了cpu：第二种方法，跑计算量打的程序，然后用nvidia-smi

whutfan·2022-12-30 11:23

ubuntu下编译OpenCV4.4.0（GPU）

一、查看系统是否已安装显卡驱动、CUDA，打开终端输入命令：nvidia-smi,如果显示以下表格信息代表已安装，可跳过第二、第三步骤二、安装显卡对应版本的驱动，2080Ti显卡驱动版本需>=440，相关博客介绍已有很多

又菜又爱写代码·2022-12-30 09:31

nvidia-1080服务器上离线安装mmdetection2.23步骤

nvidia-smi1080服务器上离线安装mmdet2.23:环境说明Pytorch:1.5.0TorchVision:0.6.0a0+82fd1c8OpenCV:4.6.0MMCV:1.4.5MMCVCompiler

熊猫小妖·2022-12-29 17:35

pytorch 安装 GPU版本 1030也能装

nvidia-smi1.安装CUDACUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloperCUDA版本根据系统来，不用安装最新版，根据pytorch支持的来选择。文件很大，不要安装错了。

细节处有神明·2022-12-29 03:14

【深度学习】在PyTorch中使用 LSTM 自动编码器进行时间序列异常检测

nvidia-smi# !pip install -qq arff2pandas# !pip install -q -U watermark另外本次运行环境可通过如下方法查看。

风度78·2022-12-28 16:09

记录一次Gstreamer运行报错排查

通过nvidia-smi命令，查看自己当前显卡驱动版本，我当前版本515.57，官网最新版本是525.60.

基层搬砖的Panda·2022-12-28 14:25

基于smart money indicator的择时策略

本文根据报告《TheSmartMoneyIndicator:ANewRiskManagementTool》整理，获取全文请关注公众号《量化小白躺平记》并在后台回复“SMI"。

敲代码的quant·2022-12-28 12:37

基于神经网络的车道检测：

pytorch，或者搭建百度飞浆的paddle都可以简答说一下流程：首先你需要一个带显卡的电脑，我们需要去查找自己电脑显卡的驱动是否安装成功，然后查看自己显卡支持的cuda版本：在命令行输入：nvidia-smi

ysunshinezzy·2022-12-28 07:29

Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch？

开发机器在某天，运行nvidia-smi出现FailedtoinitializeNVML:Driver/libraryversionmismatch？之前好好的，怎么出错呢。

szhappylin·2022-12-28 01:00

cudaGetDeviceCount returned 999

安装nvidiaGPU卡驱动后，运行nvidia-smi输出正常。

szhappylin·2022-12-28 01:20

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