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ubuntu遇见的问题

Jadenlee·2022-11-24 12:36

Ubuntu+Anaconda+Pytorch+Pycharm深度学习环境搭建过程

Pycharm深度学习环境搭建过程准备工作安装显卡驱动并查看Cuda对应版本按照ubuntu推荐的版本就好，或者可以自己去Nivdia官网查看自己显卡所对应的显卡驱动，在这不过多赘述##通过nvidia-smi

小琨昆来咯·2022-11-24 11:09

windows anaconda+cuda11.6+pytorch1.12.1踩坑记录

白雪枯枝落叶·2022-11-24 10:07

【tensorflow】GPU的使用命令

在使用GPU进行深度学习实验，了解GPU的状态非常重要1、nvidia-smi显示GPU当前的状态和属性GPU：GPU编号；Name：GPU型号；Persistence-M：持续模式的状态。

我从崖边跌落·2022-11-24 10:06

CUDA error: out of memory

遇到问题：CUDAerror:outofmemory1.查看服务器命令：nvidia-smi发现：GPU内存还剩很多2.尝试重启服务器命令：shutdown-rnow结果：问题解决。

hey homels·2022-11-24 08:49

RuntimeError: CUDA out of memory解决方法

RuntimeError:CUDAoutofmemory解决方法前言今天在运行代码的时候出现了cuda的一个报错，报错如下，意思就是超出内存了解决首先查看一下GPU使用情况，命令如下：nvidia-smi

焦志坤·2022-11-24 08:15

运行novelAI cuda.OutOfMemoryError GPU内存不足但是GPU内存有空间

AI杀疯了，NovelAI开源视频教程来了，一键安装但是我出现了torch.cuda.OutOfMemoryError的错误，尤其是我使用nvidia-smi查看发现gpu内存没有被占用。

ZnS_oscar·2022-11-24 08:43

Win10中JIT调用自定义CUDA算子踩坑

硬件、系统与软件WIN10+VisualStudio2019(NOTE:我的VS2019装在D:\下)NvidiaRTX3070LaptopNVIDIA-SMI512.33DriverVersion:512.33CUDAVersion

小潮哥·2022-11-24 08:15

检测pytorch是否使用GPU的方法

pytorch在服务器上跑的很慢，nvidia-smi显示GPU利用率一直是0%，总结了一些可以检测深度学习算法是否在使用GPU的方法。

欧二lord·2022-11-24 08:41

cuda，cudnn，pytorch安装指南

客观来说，NVIDIA-SMI是511.81，查对应表，也是只能支持到这个版本的cuda。但是参考文章，利用

浩无极·2022-11-24 06:05

Pycharm中ModuleNotFoundError: No module named ‘torch‘

并且虚拟环境中已安装pytorchCUDA也已经安装可能原因CUDA不可用验证解决torch.cuda.is_available()=False可能原因CUDA，cuDNN，torch版本不对应NVIDIA-smi

youwilllong·2022-11-24 05:36

pytorch实现多分类

4.测试验证集准确率及损失5.将最后训练好的模型保存下来6.测试模型准确度如何将整个训练过程放在GPU上确定终端GPU可用确定训练过程是在GPU上进行1.通过任务管理器2.在命令行中输入nvidia-smi-ln1

weixin_47180458·2022-11-24 02:06

Linux报错：RuntimeError: CUDA out of memory.

RuntimeError:CUDAoutofmemory.问题分析解决参考文献问题Linux服务器报错：RuntimeError:CUDAoutofmemory.输出如下图所示：分析查看GPU使用情况：nvidia-smi

Marcos_ZJU·2022-11-24 00:52

深度学习PyTorch，TensorFlow中GPU利用率较低，CPU利用率很低，且模型训练速度很慢的问题总结与分析

在深度学习模型训练过程中，在服务器端或者本地pc端，输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用top来查看CPU的线程数

anshiquanshu·2022-11-23 23:03

ubuntu20.04中conda安装pytorch

系统：Ubuntu20.04已经安装过Anaconda时间：2021/6/14====================一、根据nvidia-smi命令得知当前电脑已经安装nvidia驱动版本为460.80

枸杞泡脚·2022-11-23 21:59

(笔记)ubuntu20.04里安装anaconda然后在conda里安装pytorch

英伟达驱动安装：打开软件和更新找到附加驱动如图：安装完成终端可以正常运行：nvidia-smi安装anaconda:anaconda首页面：https://www.anaconda.com/products

小白菜的笔记·2022-11-23 21:57

Linux系统下如何查看Nvidia显卡芯片型号的两种方法

将查出来的NVIDIACorporationDeviceXXXX之类的信息，然后打开如下网址PCIDevices，把xxxx输入进去，如下图所示，再点Jump,就可以查出显卡型号了第二种方法：nvidia-smi-L

纬领网络·2022-11-23 15:52

在ubuntu18.04上配置anaconda+vscode+cuda+pytorch的深度学习环境

输入nvidia-smi查看驱动是否安装好。接下来是下载cuda，这个在另一篇文章中提过了，就不多说了。2.让vscode中能够使用a

谨慎的海绵·2022-11-23 12:03

【环境配置】深度学习监控显卡(GPU)使用情况工具汇总

注意：使用以下工具的前提是安装了驱动nvidia-smi直接在终端输入即可nvidia-smi但是上面这种命令不能动态刷新，我们可以使用下面的命令获得每隔几s的刷新结果#n后面的参数是是隔几秒刷新一下watch-n1nvidia-smigpustat

是王同学呀·2022-11-23 12:31

Deepin20.2.4安装cuda和cudnn

和cudnn前提条件：安装好Nvidia驱动参照前文Deepin20.2.4安装Nvidia驱动教程一、下载安装CUDA1.1下载CUDANVIDIA官网下载CUDA前文我下载的驱动通过nvidia-smi

一生哥哥·2022-11-23 10:02

如何自定义python程序的名称（Linux平台）-软连接的使用

condaactivateyour_env_name#2.调用环境内的python解释器运行程序pythonmain.py--参数名称1参数值1...这样做存在的问题是：linux命令ps-ef或者nvidia-smi

LeonAola·2022-11-23 07:31

Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:3

RuntimeError:Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfoundatleasttwodevices,cuda:3解决方案：先用命令：nvidia-smi

乱搭巴士·2022-11-23 06:22

Ubuntu配置深度学习环境

Ubuntu配置深度学习环境一、CUDA安装二、CUDNN安装三、Pytorch安装四、安装Paddle五、安装Tensorflow一、CUDA安装查看驱动nvidia-smi或者cat/proc/driver

修炼清爽·2022-11-23 06:19

ubuntu18.04安装pytorch

文章目录一、Anaconda的下载安装二、查看自己的Python版本三、安装pytorch1.查看对应版本的pythorch并安装2.测试默认CUDA已经安装，并查看其版本号sudonvidia-smi

猪猪侠的猪猪女孩·2022-11-23 05:29

查看显存使用情况：nvidia-smi

：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCodenvidia-smiNVIDIA系统管理接口（nvidia-smi

Horizon Max·2022-11-23 05:54

Windows下 nvidia-smi实时刷新监控显存使用情况

监控命令：nvida-smi-lx//x为数字，表示间隔时间，单位为s主要关注信息：

PinkGranite·2022-11-23 05:23

gpu显存查看 nvidia-smi实时刷新

gpu实时显示nvidia-smi实时刷新_AI视觉网奇的博客-CSDN博客windows：进入C:\ProgramFiles\NVIDIACorporation\NVSMI在此处打开cmdnvidia-smi

AI视觉网奇·2022-11-23 05:43

查看GPU, cuda,显卡被哪个进程占用

方法一（最简单）：nvidia-smi出来的结果，直接就有PID，然后再用ps-ef|grep[PID]，就知道这个PID是哪个程序在跑了，可以用kill[PID]杀掉进程。

Bagba·2022-11-23 05:41

Windows 下查看显卡使用情况

命令：nvidia-smi第一种方法：只要在文件夹C:\ProgramFiles\NVIDIACorporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe，把该文件拖到命令提示符窗口（win

smartisong·2022-11-23 05:41

nvidia-msi命令解读

nvidia-msi或者watch-n1nvidia-smi打印出表格中：第一栏的Fan：N/A是风扇转速，从0到100%之间变动，这个速度是计算机期望的风扇转速，实际情况下如果风扇堵转，可能打不到显示的转速

dianwonin4433·2022-11-23 05:11

查看GPU使用率

查看使用率二.英特尔GPU查看使用率一.NVIDIAGPU查看使用率①win+R写入cmd调出命令行②cdC:\ProgramFiles\NVIDIACorporation\NVSMI③dir④nvidia-smi.exe⑤

一只大喵喵·2022-11-23 05:40

windows10查看NVIDIA的GPU使用情况

近日用win10跑训练模型，想查看GPU的使用情况，但是无法像ubuntu那样使用nvidia-smi命令行，记录一下解决办法1、在安装navidia驱动的时候，官方已经提供了一个叫nvidia-smi.exe

Unremitting__·2022-11-23 05:40

ubuntu下实时查看GPU使用情况的两种方式（nvidia-smi、gpustat）及结束占用GPU进程的命令

要查看gpu占用，这里介绍两个方法，一个是官方的nvidia-smi，装完显卡驱动就能使用了；另一个是gpustat，更方便于查看gpu使用情况。

zeeq_·2022-11-23 02:11

PyTorch安装教程

我自己的python版本是3.91.进入anacondaprompt输入nvidia-smi就会呈现出你cuda的版本号，本人是11.7这里要注意，我原本的版本号是11.0，但是pytorch官网上适合我的版本只有

JosephHi·2022-11-23 00:51

centos服务器搭建深度学习环境

centos服务器搭建深度学习环境(详细)1，安装NVIDIA驱动#查看显卡驱动命令nvidia-smi#看是否存在驱动,我的已经安装好2，安装anaconda从清华源（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn

是你牛天成·2022-11-22 21:15

深度学习环境配置

condacreate-nSSDpython=3.82.激活创建环境condaactivateSSD3.查看自己CUDA安装的版本，可以看到是11.6nvidia-smi4.根据CUDAVersion:

qq_49727784·2022-11-22 21:44

环境搭建--anaconda环境下运行YoloV5的torch环境配置

文章用于记录,防止以后忘记~系统环境:Ubuntu16.04驱动与CUDA版本:NVIDIA-SMI430.64DriverVersion:430.64CUDAVersion:10.1Python版本:

片酷·2022-11-22 19:06

Windows下安装pytorch gpu版本

pytorchgpu版本安装自己安装后的一个总结1.下载安装anaconda2.查看cuda版本号，终端中命令nvidia-smi查看3.下载cuda命令nvcc--version查看是否安装成功一般不要修改默认安装的位置

阿芙罗蒂·2022-11-22 18:49

Win环境下配置PyTorch深度学习环境

0.查看Nvidia驱动dos命令框下（快捷键win+r，输入cmd）输入nvidia-smi可以直接查看

吃鱼不卡次·2022-11-22 15:52

RuntimeError: Error compiling objects for extension 和nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘c

记录一下最近跑TinaFace代码在原来服务器跑没有问题，新服务器跑遇到的错误首先，按照官网步骤安装相关包：本人环境：显卡驱动版本：NVIDIA-SMI460.73.01DriverVersion:460.106.00CUDAVersion

JaciusCV·2022-11-22 11:59

Win10安装cuda、cudnn检测是否安装成功

1.进入终端激活创建的虚拟环境：condaactivatePyTorch通过nvcc-V和nvidia-smi分别查看cuda版本:这里我系统最高可支持的是11.6的cuda。

旅途中的宽~·2022-11-22 10:00

如何查看电脑是否成功安装CUDA

cmd打开命令行，输入：nvidia-smi右上角如有CUDAVersion即表示电脑上安装成功CUDA。

Min_doit·2022-11-22 10:27

查看显卡和cuda是否安装成功

我被这个问题尴尬了很久，nvidia-smi查看显卡驱动是否安装成功nvcc-V查看cuda是否安装成功，其实也就是cuda是否安装成功注明一下，以前一直以为要安装cudnn，其实cudnn是个加速包，

北京纯牛奶·2022-11-22 10:25

Linux系统中安装CUDA和cuDNN教程并检查安装成功

在服务器中输入：nvidia-smi，得到如下版本信息。第一行可以看到，最大支持cuda11.6。安装包下载在cuda官网选择合适的版本根据如图选择配置。安装成功会出现安装路径。

erdaidai·2022-11-22 10:51

nvidia-smi各个参数详解以及常用命令

1、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，是一个跨平台工具，支持所有标准的NVIDIA驱动程序支持的Linux和WindowsServer2008R2

浪迹天涯@wxy·2022-11-22 08:43

Linux查看当前Cuda（CUDA Toolkit ）版本

2、nvidia-smi这条命令不仅可以查看当前NVIDIA驱动的版本，还可以查询与此驱动相匹配的Cuda版本，虽是匹配，但是Cuda的版本可以略低于此时驱动匹配的Cuda版本，因此，我们可以安装版本高一点的驱动

普通网友·2022-11-22 08:01

ubuntu 快速安装 pytorch

一、pytorch环境搭建从官网pip安装速度太慢，这里介绍一种快速安装方法，首先打开在终端中输入nvidia-smi查看cuda版本，注意11.4的可以装11.111.2不一定得是11.4；其次去pytorch

nonocao·2022-11-22 08:01

cudaToolkit版本

cudaToolKit版本+-----------------------------------------------------------------------------+|NVIDIA-SMI418.87.00DriverVersion

best_scenery·2022-11-22 08:58

PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系

但可能用不了，建议用稳定版查询驱动版本nvidia-smi此处提供三种方法可供选择。（1）指

浪迹天涯@wxy·2022-11-22 08:26

在docker中配置pytorch(GPU)环境，cuda终于可用

后来就尝试直接拉取带有cuda的pytorch镜像，结果发现torch.cuda是false，一直很苦恼，网上也有说去拉取nvidia-driver的镜像，不过我想可能是nvidia-smi不可用的问题导致

RegionalCrimeUnit·2022-11-22 07:05

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