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NVIDIA 查看显卡型号 Linux 清理显卡内存

查看显卡型号nvidia-smi-L清理显存#清理一个进程fuser-v/dev/nvidia*kill-9pid#批量清理显卡中残留进程：sudofuser-v/dev/nvidia*|awk'{for

明素·2022-12-03 13:16

nvidia-smi GPU的程序kill后未释放显存

tensorflow数据并行，中途中断了，毕竟头一次自己的程序并行跑，很有可能就出错。结果某次出错，GPU并未释放内存;1fuser-v/dev/nvidia*然后需要逐个杀死，注意使用管理员身份杀死之后，世界清净了：

TinaO-O·2022-12-03 13:15

查看NVIDIA不显示程序

有时候watchnvidia-smi的时候没有占用显存，但是运行代码的时候，超内存可以先看所有的nvidia占用程序fuser-v/dev/nvidia*再根据PID查看运行命名ps-ef|grep123

脸不大的CVer·2022-12-03 13:15

解决显存占用/泄露，显示异常

nvidia-smi发现内存泄露问题，即没有进程时，内存被占用fuser-v/dev/nvidia*发现僵尸进程#psx|greppython|awk'{print$1}'|xargskill杀死所有僵尸进程

乘风破浪的炼丹师-Sunfine·2022-12-03 13:45

ubuntu gpu显卡内存一直被占，nvidia-smi 看不到进程

nvidia0如果fuser命令找不到，如图fuser:commandnotfound安装fusershell命令apt-getinstallpsmisc查找到ID后kill-9$pid最后nvidia-smi

Autuming·2022-12-03 13:45

【cuda】释放cuda显存及进程

1.查看当前cuda所有进程方法1：使用nvidia-smi，查看当前在工作的所有进程PID方法2：使用fuser-v/dev/nvidia*，查看当前在工作的所有进程，及占用显存的进程PID使用方法2

二十四桥下一句·2022-12-03 12:44

Linux 批量kill死进程

问题：最近在使用nvidia-smi查看gpu使用率的时候，发现几个kill-9杀不掉的死进程，占着显存不释放。

liveway6·2022-12-03 12:44

解决Nvidia-smi没有进程但是显存不释放的问题

**Nvidia显存占用问题**程序已停掉，但是GPU显存无法释放，我们在使用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

打拳的土豆·2022-12-03 12:14

使用学院的linux服务器远程运行python深度学习项目

成功添加服务器后进行连接，进入运行页面利用ssh命令进入个人工作环境成功进入个人工作环境进入工作目录，以下为实用命令nvidia-smi命令：查看当前显卡使用情况。

PhoneixYANG·2022-12-03 10:18

Pytorch1.9 GPU CUDA111安装教程

1NVIDIA-3090Ti安装好NVIDIA显卡驱动后，使用nvidia-smi语句进行查询目前本机的CUDA型号。

wuhongwuyan·2022-12-03 07:41

安装适配于服务器的pytorch、pytorch3d

记录一下安装版本合适的pytorch、pytorch3d的方法首先新建一个conda环境，进入新环境输入nvidia-smi查看服务器的版本号：nvidia-smi在pytorch官网查看适配于服务器的

雨霖霖yulinlin·2022-12-03 01:07

零基础之Centos7下使用Conda安装Pytorch环境

但是从头装到尾之后，我发现Docker中没有NVIDIA驱动，也就是nvidia-smi这个命令是无效的，试了多种办法安装驱动也没有成功（之后有空可以再做尝试），后来就作罢，

Microbabyshine·2022-12-02 22:44

Ubuntu系统中Anaconda、Cuda 以及 Pycharm安装

1、Cuda安装1、在ubuntu系统进入终端，快捷键：Ctrl+Alt+t2、查看cuda版本，此处显示cuda11.7版本(为最高版本cuda而不是当前)nvidia-smi3、查看linux系统版本

a12345787674·2022-12-02 01:40

I510400F+RTX3070Anaconda+pytorch+paddle+pycharm安装深度学习环境

下面放上我的过程供大家参考Anaconda+pytorch+paddle+pycharm安装深度学习环境首先确认显卡驱动程序版本Win+Rcmdnvidia-smi确认当前显卡驱动版本+最高支持的CUDA

初识yolo·2022-12-02 00:11

tensorflow配置服务器环境

优化gpu的计算能力，跑代码更快一，选择正确的版本号tensorflow、cudnn和CUDA的版本号一定要对上先在服务器上检查显卡信息和CUDA版本号(CUDAVersion:11.0)nvidia-smi

DUT_Ming·2022-12-01 23:23

GPU版本pytorch安装过程

GPU版本pytorch安装过程查看自己电脑支持的CUDA版本在pytorch官网下载对应的版本输入语句查看版本查看自己电脑支持的CUDA版本nvidia-smi30系列的显卡一般都是11.3如果不够11.3

六六fan·2022-12-01 20:31

显卡、显卡驱动版本、cuda版本和Pytorch相互之间的依赖关系

显卡显卡驱动版本打开cmd命令提示符，输入nvidia-smi然后按回车键：需要关注两个地方：显卡驱动版本：516.59显卡支持最高的CUDA版本：11.7显卡计算力查询显卡计算力CUDA查询CUDA与显卡驱动版本对应关系

Kigha·2022-12-01 18:21

cuda版本在nvcc -V和nvidia-smi中显示不同

引言在更换、安装cuda后，nvcc-V(或nvcc--version)与nvidia-smi中显示的cuda版本不同。系统以哪一个cuda版本为准呢？

小歘歘嘚啵嘚·2022-12-01 17:04

nvidia-smi启动慢，设置persistence，开机启动以及临时启动

参考：https://forums.developer.nvidia.com/t/setting-up-nvidia-persistenced/47986/10

马圈圈马·2022-12-01 17:00

Learning High-Speed Flight in the Wild复现

目前成功的环境配置如下：ubuntu18.04cmakeversion3.22.0/3.10.2nvidia-smi:NVIDIA-SMI510.47.03/510.54CUDAVersion:11.6nvcc-V

梅西与老詹·2022-12-01 17:25

进程在运行时卡住，显存分配了却不开始训练（卡在Using /home/faith/.cache/torch_extensions as PyTorch extensions root...）

使用nvidia-smi发现显示如下：无论怎么重新运行程序，或者改变线程或者显卡都一直卡在这里，没有继续训练。

faith帅军·2022-12-01 05:35

YOLOX进行目标检测（东北大学钢材表面缺陷数据集）

YOLOX训练数据集（东北大学数据集）参考博文添加链接描述1.版本配置cuda:11.6#nvidia-smi查看自己电脑支持的版本Python:3.9torch-1.12.0+cu116-cp39-cp39

皮皮欣同学·2022-12-01 04:50

pytracking 环境配置记录以及运行 TrDiMP 的demo

事先nvidia-smi看一下，要不出问题还得重新装环境，每次装完试试#condainstallpytorchtorchvisioncudatoolkit

匿名的魔术师·2022-12-01 02:26

【今日知识点】模糊查询like 语句该怎么写?

stringwildcardname=“%smi%”;listnames=mapper.selectlike(wildcardname);select*fromfoowherebarlike#{value

风云教育·2022-12-01 00:54

解决矩池云GPU显存未释放问题

nvidia-smi查看我们可以先用如下命令nvidia-smi查看一下当前GPU进程情况。_GPU：GPU编号；Name：GPU型号；Persistence-M：持续模式的状态。

机器学习是魔鬼·2022-11-30 22:44

矩池云中Tensorflow指定GPU及GPU显存设置

指定GPU查看机器上GPU情况命令：nvidia-smi功能：显示机器上gpu的情况命令：nvidia-smi-l功能：定时更新显示机器上gpu的情况其中左侧红框有0、1、2、3的编号，表示GPU的编号

机器学习是魔鬼·2022-11-30 22:44

Linux Annaconda下载&安装

zhangsan的密码passwdzhangsanNewpassword:中输入密码既可以(这里输入的密码是不可见的)1.下载Annaconda前提条件首先确保已经安装了与服务器对应的显卡驱动nvidia-smi

CodeWang_NC·2022-11-30 19:47

（2022.3.27）Windows安装gpu版tensorflow、gpu版pytorch

1、前提：①查看显卡是否支持，下载显卡驱动：nvidia-smi//能够查看到显卡运行信息就可以②已经安装好conda2、新建环境condacreate-ntf_gpupython==3.7.3condaactivatetf_gpu3

叫什么无所谓234·2022-11-30 16:21

pytorch遇见RuntimeError: CUDA out of memory的解决

此时可用watch-n1nvidia-smi命令查看当前显存的使用情况。如果此时显存依然有比较大的占用，说明存在其他程序占用显存，使用kill命令结束不必要的程序即可。

blue_lala·2022-11-30 10:04

Pytorch解决 RuntimeError: CUDA out of memory.

GPU内存不足引起RuntimeError:CUDAoutofmemory.怎么看：nvidia-smigpustatwatch-n0.1nvidia-smi#实时监控gpu与显存解决方法一：调整batch_size

Zora.wang·2022-11-30 10:04

模型预测过程中：cuda out of memory

结果就是每次预测了1000张左右的图片后（文件夹一共有1w+图片）就会报错cudaoutofmemory解决过程：首先，我从脚本启动开始不断在终端用nvidia-smi查看GPU使用情况，发现对应进程的显存占用随着检测过的图片数量而增加

佩奇的好朋友·2022-11-30 10:19

非root用户安装tensorrt

CUDA10.12.2安装tensorrt三、安装pycuda四.在jupyter中使用tensorrt遇到的问题参考文献环境linux版本：ubuntu16.04nvidia驱动版本（可通过nvidia-smi

bwangccc·2022-11-30 06:21

输入‘nvidia -smi’显示不是内部或外部指令

目录一、问题二、解决三、版本信息一、问题查看CUDA相关信息，cmd进入终端输入：nvidia-smi显示：不是内部或者外部命令，如下图二、解决找到电脑中“nvidia-smi.exe”所在路径，C盘—

小萝北hh·2022-11-30 04:05

linux服务器配置深度学习环境一些命令

2.nvidia-smi如果已经安装了对应的显卡驱动的话可以采用这个命令。3.cat/proc/driver/nvi

tp_0moyi0·2022-11-30 03:54

linux使用docker配置深度学习环境

查看各软件（驱动）版本：nvidia驱动：nvidia-smi红框即为版本号cudanvcc-V注意：nvidia-smi显示的cudaversion指其最高适配的cuda版本，并不一定要与你查到的cuda

你猪头啊·2022-11-30 03:52

Ubuntu18.04安装tensorflow1.13.1，cuda10.1，cuDNN7.5

nvidia-smi查看英伟达显卡驱动版本号1*安装英伟达显卡驱

Mh一笑泯恩仇·2022-11-29 22:08

CUDA error: invalid device ordinal

路数据并行，结果运行时发现报以下错：RuntimeError:CUDAerror:invaliddeviceordinal原因：当前设备的GPU数量与cuda数量不匹配，解决方案：（1）先使用nvidia-smi

dartao_·2022-11-29 18:41

【CV】PyTorch安装教程

在cmd中输入nvidia-smi即可查询到显卡信息如下，其中就有CUDA版本3.使用清华镜

Fannnnf·2022-11-29 16:20

新装Ubuntu系统基本环境安装配置(conda)

Ubuntu系统用conda来配置深度学习环境1.配置显卡驱动#查看显卡驱动nvidia-smi如果是这个命令没有反应，就是没有显卡驱动，这个时候要先安装显卡驱动。

专业女神杀手·2022-11-29 14:12

torch.cuda.is_available 返回false

1.问题：2.解决：（1）命令行输入：NVIDIA-smi查看cuda的版本号和电脑驱动版本号是否匹配：参考对比是否匹配：（2）巨坑！！！！

Wsyoneself·2022-11-29 13:13

torch.cuda.is_available()返回false最终解决方案

3.62.右击任务管理器--->性能--->可以查看对应的GPU（一个是CPU自带的，另一个是英伟达的）【英伟达支持CUDA,如果仅有CPU自带的选CPU版】3.在终端查看显卡情况，执行nvidia-smi

豆浆油条_煎bingo子·2022-11-29 13:37

linux安装pytorch出现torch.cuda.is_available() False的解决办法汇总

本人nvidia-smi信息现在是False(base)wangbin@wangbin-ZHENGJIUZHE-REN9000K-34IMZ:~$nvidia-smiFriNov2009:57:0

程序猿的探索之路·2022-11-29 13:04

Ubuntu服务器清除挖矿程序

言简意赅，直入主题早晨ssh登录服务器的时候发现出现情况screen创建的会话本来还在跑代码的，重新进入一看被terminal了一脸懵逼地输入nvidia-smi我了个擦！

未知丶丶·2022-11-29 13:54

pytorch gpu 环境安装

condacreate-nvenvpython=3.8-ycondaactivatevenv其中venv为虚拟环境名，-y表示安装过程中，选择y|n时，默认选择y，省得安装过程中手动去选择2.查看本机的cuda版本nvidia-smi

@BangBang·2022-11-29 03:17

全网最详细之如何安装gpu版的pytorch

准备：1、需要查看nvidia驱动是否安装安装驱动可参考：https://blog.csdn.net/qq_41428418/article/details/119300686在终端中输入nvidia-smi

星神学Java·2022-11-29 03:46

给自己的进程命名

实验室的服务器通常都是整个课题组的人一起用，当你不确定自己的进程是否在正常执行的时候，首先，使用命令查看当前服务器状态nvidia-smi我们会看到以下结果：上半部分虚线格子是当前GPU的占用情况，下半部分虚线格子是每个进程的具体情况

柴柴小面包·2022-11-28 22:42

torch.cuda.is_available()显示Flase时候的解决方法

lang=cn#下载后点击安装即可2.WIN+R，cmd，输入nvidia-smi，获取驱动信息和CUDA版本信息我原来是11.2,现在更新到11.73.进入到PyTorch的虚拟环境中去，然后删除卸载现有的

ggbb_4·2022-11-28 22:11

ren2966717445·2022-11-28 14:55

Pytorch安装 -- 先下载对应的whl文件，再本地安装。（100%成功）

condacreate-ntorch37python=3.72.选择对应的torch版本（whl文件）https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html3.安装3.1查看cuda终端输入nvidia-smi

laplacez·2022-11-28 14:50

【跟学记录day1】PyTorch深度学习入门

原视频来源：b站PyTorch深度学习快速入门教程-by我是土堆P1部分按照视频教程安装了python3.6的anaconda3-5.2.0我的电脑GPU型号为1050Ti，cmd中输入nvidia-smi

oops_ou·2022-11-28 13:44

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