SMI

Ubuntu22.04安装CUDA和cuDNN详细过程记录

ubuntu-driversdevices以我自己的机器为例，显示结果如下：2.我这里选择recommended的驱动版本进行安装：sudoaptinstallnvidia-driver-515安装完成后输入nvidia-smi
有时候。·2022-11-22 04:17

cuda版本nvidia-smi和nvcc -V显示不同

Cuda的driverAPI和runtimeAPI自己的ubuntu系统安装pytorch时发现nvidia-smi和nvcc-V两个命令查看Cuda版本不一致CUDA有两个主要的API，driverAPI
bitzwc1124·2022-11-22 03:12

Win RTX3070+cuda11.4+cuDNNv8.2.2+torch-gpu离线安装+tensorflow-gpu安装

查看cuda版本：鼠标右键，NVIDIA控制面板——系统信息——组件查看cuda版本或者Win+R——cmd——输入命令：nvidia-smi 查看cuda版本下载cuda11.4：下载cuda_11.4.0
本尊是喵·2022-11-22 00:54

Ubuntu 16.04安装gpu版pytorch(包括cuda、cudnn)

注：RTX3090不支持CUDA10.2(支持的最高显卡为RTX2080ti),这里使用cuda11.1小技巧：watch-n10nvidia-smi命令每10s刷新一下显存利用率1.安装cuda11.11.1
呼啸蓝天·2022-11-21 23:54

解决使用keras训练模型Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR报错问题

机器环境Ubuntu18.04rtx2080stensorflow-gpu1.14keras2.2.3使用keras训练模型时异常报错，根据日志分析大概是显存溢出问题，通过watch-n1nvidia-smi
李昂的·2022-11-21 19:38

‘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

错误描述：提示“'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”报错原因：它找不到该命令。
Angeldream123·2022-11-21 17:51

基于30系显卡以及Ubuntu18.04系统的YOLOv3环境搭建和训练模型以及测试

卡框架以及驱动和cuda版本的部分对应关系驱动(可以跳过这段安装，你可以在安装CUDA的时候，他会自动推荐版本)最简单直接的办法就是进入软件和更新进入附加驱动选择驱动安装#查看自己可以装的显卡驱动nvidia-smi
YCITMVPPP·2022-11-21 17:45

cuda官网下载,本机显卡驱动与cuda、cudnn、pytorch、torchvision安装版本对应表,以及完全卸载CUDA方法

注:如果执行第一步没有找到nvidia-smi指令，重装本机NVIDIA驱动(Linux，Windows标题中各项版本对应)重装NVIDIA驱动，选择自己的显卡产品系列和产品编号，如下图GeForceRTX30
锦鲤AI幸运·2022-11-21 17:36

Ubuntu下安装CUDA

Ubuntu18.04默认GCC-7，由于CUDA9.x不支持GCC-7（下载页面没有对ubuntu18的支持），所以需要安装低版本的5或者附加驱动中安装驱动3.查看N卡驱动支持的cuda版本nvidia-smi
萌褚·2022-11-21 16:14

Ubuntu下CUDA的安装及配置(run方式)

安装前的准备参考博客：CUDA、CUDNN在windows下的安装及配置补充：CUDA版本与gcc版本匹配Ubuntu18.04安装cuda10.0NVIDIA官网版本对齐（1）查看显卡驱动是否安装>>>nvidia-smi
花花少年·2022-11-21 16:44

【CUDA】Ubuntu系统如何安装CUDA保姆级教程(2022年最新)

nvidia-smi前往Nvidia的CUDA官网：CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper，笔者下载CUDA11.6.2版本：如下图选择：选择好后，下方会显示两条Linux
自牧君·2022-11-21 16:42

Ubuntu安装cuda

1、查看系统推荐的cuda版本2、官网下载cuda软件包3、安装4、环境配置5、验证cuda是否正常1、查看系统推荐的cuda版本查看前应先安装显卡驱动，可以查看NVIDIA显卡驱动安装nvidia-smi
GXU_Wang·2022-11-21 16:10

Ubuntu下安装CUDA

Ubuntu18.04默认GCC-7，由于CUDA9.x不支持GCC-7（下载页面没有对ubuntu18的支持），所以需要安装低版本的5或者附加驱动中安装驱动查看N卡驱动支持的cuda版本nvidia-smi
CC977·2022-11-21 15:04

Win11+WSL2+Ubuntu-20.04+GPU+TensorFlow+Jupyter

（否则即使安装了cuda及cudnn，也是各种错误导致nvida-smi无法使用，各种百度也抓狂。）
wxl781227·2022-11-21 14:10

Cuda out of memory显存不足

在服务器上运行程序的时候出现了这个错误，先用nvidia-smi看一下目前现存使用情况。可以看到显存还有。解决办法：把batchsize改小一点。虽然显存还有但是不一定够用。
沐_辰_·2022-11-21 14:00

在linux服务器上创建虚拟环境并安装torch

创建环境：condacreate-nyour_env_namepython=X.X打开环境：condaactivateyour_env_name安装torch1、使用nvidia-smi查看服务器cuda
沐_辰_·2022-11-21 14:21

深度学习环境配置 Ubuntu 18.04 + Anaconda + CUDA + Cudnn + Pytorch 【亲测可用】

sudoubuntu-driversautoinstall查看安装状态nvidia-smi会出现显卡版本和CUDA支持CUDA首先感谢二位前辈的原贴：https://blog.csdn.net/weixin
工具人ToolBoy·2022-11-21 14:31

RuntimeError: CUDA error: out of memory

问题：RuntimeError:CUDAerror:outofmemory解决方法：执行nvidia-smi，查看显卡运行情况选择第二列中剩余内存较多的显卡执行程序：CUDA_VISIBLE_DEVICES
碳水大炸弹·2022-11-21 14:00

显存充足但是CUDA out of Memory报错解决

然后突然想到是不是僵尸进程的原因，僵尸进程是不会显示在nvidia-smi里的去网上搜了搜怎么看僵尸进程的方法：fuser-v/dev/nvidia*这条命令用不用sudo都行。
糖豆豆今天也要努力鸭·2022-11-21 11:47

解决Cuda out of memory的一种思路

nvidia-smi查看gpu的使用率，若使用率不高就使用torch.cuda.emp
倾夏而醒·2022-11-21 11:47

Machine Learning-CUDA out of memory (training)解决

CUDAoutofmemory-解决1.显卡1.1显卡性能1.2nvidia-smi2.几种可能的解决办法3.如果是服务器或者是多张显卡1.显卡首先，我们要先查看一下
QuanHaHQuan·2022-11-21 11:09

炼丹中的一些小问题及解答（持续更新）

Q1：使用nvidia-smi看不到任务进程，想要结束某个进程怎么办？可以使用一下来查看进程，使用通道过滤，选择python的程序。之后使用kill-9ID，即可杀掉程序。
失落的熊熊·2022-11-21 05:45

CUDA版本不同：nvidia-smi和nvcc -V

1.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。但是跑代码也没啥问题。
Sophia$·2022-11-21 04:44

如何查看pytorch、cuda版本

python运行环境：python（ctrld退出python运行环境）第四步，查看torch版本：importtorch换行print(torch.version)2、查看cuda版本：nvidia-smi3
李花王·2022-11-21 04:44

win10 安装pytorch10.2 gpu成功

nvidia-smi检查发现没有安装显卡驱动。nvidia-smi检查是否安装400以上版本的显卡驱动。官网上找到nvidia合适的显卡版本进行安装。
马林薯·2022-11-21 03:44

Ubuntu18.04下安装深度学习框架Pytorch（CUDA10.2）

ubuntu主界面找到software&Updates（2）点击AdditionalDrivers-->选用其中的440以上版本的显卡驱动,点击ApplyChanges安装完后重启生效（3）可通过nvidia-smi
丶皓月当空·2022-11-21 03:43

pytorch安装过程中出现torch.cuda.isavailable()=False问题

1.cuda是否安装正确nvcc-V2.cudnn是否安装正确nvidia-smi3.安装Anaconda4.更换清华源-不做描述5.安装虚拟环境6.安装pytorchhttps://pytorch.org
夜石·2022-11-21 02:39

Anaconda + cuda10.2 + pytorch1.6.0 环境配置加踩坑

应该大同小异因为是在学校服务器上部署的环境，cuda已经安装好了，这里cuda安装的是10.2版本的安装cuda教程网上有很多，要注意安装的cuda版本和自己服务器的GPU驱动版本匹配可以用nvidia-smi
GWY_7·2022-11-21 02:39

理清GPU、CUDA、CUDA Toolkit、cuDNN关系以及下载安装

GPU显卡驱动DriverCUDACUDAToolkitNVCCcuDNNCUDAToolkit和显卡驱动的版本对应CUDA/CUDAToolkit和cuDNN的版本对应显卡驱动程序的选择nvidia-smi
tomorrow″·2022-11-21 00:00

配置CUDA和cuDNN、安装PyTorch

计算机管理→设备管理器→显示适配器→更新驱动更新成功2.选择你需要的CUDA版本查看最高可以选择的CUDA版本进入cmd中查看（Win+R+输入cmd+Enter）nvidia-smi方法二：桌面→右键
长浔·2022-11-21 00:29

报错 Torch not compiled with CUDA enabled

pythonimporttorchprint(torch.cuda.is_available())会显示false网上理由：1.CUDA版本不对这个可以cmd输入nvcc-V,查看代码调用的CUDA是哪个版本(网上说输入NVIDIA-smi
lolitaaaa·2022-11-20 22:13

FT-D2000/8 飞腾处理模块

模块国产化率高达100%，可实现PCIE3.0x8，3.0x16、3.0X4等多种规格PCIE接口，设计X100外设扩展与显示桥片，支持SATA、USB3.0、4K显示等、也可修改设计支持GP102、SMI
迪思科技·2022-11-20 22:33

NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver.

驱动失效简单解决方案：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn‘tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.电脑跑着程序，之后莫名关机了，开机后用nvidia-smi
XSC路在脚下·2022-11-20 20:14

【电脑重启后，nvidia-smi 指令错误，找不到显卡驱动】

电脑重启后，nvidia-smi指令错误，找不到显卡驱动文章目录电脑重启后，nvidia-smi指令错误，找不到显卡驱动前言一、vim常用命令二、GRUB三、nvidia-smi问题总结前言一、vim常用命令
仰望星空--123·2022-11-20 18:33

AssertionError: Invalid CUDA ‘--device 0,1,2‘ requested, use ‘--device cpu‘ or pass valid CUDA devic

1.首先用nvidia-smi查看是否真的有三张显卡。很有可能是没有这么多的。这里面的cuda–version的版本是最高支持的c
舞夏·2022-11-20 18:24

pytorch环境创建的笔记

1.查看虚拟环境condaenvlist2.激活环境condaactivatehuangshifen_pytorch3.查看当前虚拟环境下的包condalist4.查看显卡和CUDA版本nvidia-smi5
缄默L·2022-11-20 14:36

nvidia-smi命令无法正常使用的解决方案

深度学习训练模型之时需要GPU支持，但是当我们输入nvidia-smi之后会提示类似于NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn’tcommunicatewiththeNVIDIAdriver
贱贱的剑·2022-11-20 14:09

Torch not compiled with CUDA enabled

cmd下：nvidia-smi如果
梦想.极客·2022-11-20 12:32

报错：Torch not compiled with CUDA enabled看这一篇就足够了

在运行YOLOV1训练代码时，报出该错误原因很简单：CUDA和Torch版本不兼容遇到这类问题先检查电脑的CUDA支持版本：打开cmd，输入nvidia-smi可以看到红框里的是电脑支持的最高版本的cuda
铁刘·2022-11-20 12:46

（1）paddle---在anaconda中安装paddle环境

condaremove-nchenpaddle_cp310--all（2）查看现有环境condaenvlist#查看现有环境2、安装paddlepaddle（1）查看自己安装的cuda版本nvidia-smi
chencaw·2022-11-20 12:50

pytorch torchvision pip本地安装,可快速安装

pip快速安装pytorchtorchvision1.先在命令窗口查看自己的cuda对应版本，如果有独立显卡，可使用cuda加速器处理，输入指令为nvidia-smi,我的版本为cuda11.42.可在
qq_41277534·2022-11-20 11:49

机器学习（1）——安装与配置 Anconda 、tensorflow、keras、jupyter notebook

安装tensorflow-gpu之前须知安装之前需要了解的，最重要的东西就是版本的问题，首先再windowspowershell中键入nvidia-smi，查看自己的显卡驱动，以及的与其对应的CDUA的版本
LionelMartin·2022-11-20 10:20

Ubuntu20 配置深度学习环境（完整版）

打开SSH：sudoaptinstallopenssh-serverservicesshdstartufwallowssh2.安装显卡驱动安装完系统后，进入终端输入：nvidia-smi发现英伟达驱动已经自动安装好了
xbs118·2022-11-20 09:14

Ubuntu安装cuda与cudnn，亲测可用

文章目录前言一、安装显卡驱动二、安装cuda三、安装cudnn总结前言前段时间被派到现场去部署算法，之前同事搭好cuda的环境不好用了，具体表现为：1.屏幕的分辨率显示很奇怪且不可调节2.输入nvidia-smi
JulyLi2019·2022-11-20 09:37

ubuntu镜像源安装pytorch_pytorch+ubuntu安装总结

有就去更新独立显卡驱动驱动程序更新NVIDIA驱动程序下载www.nvidia.cn如果没有就直接跳到安装pytorch2.安装驱动后，然后看自己笔记本所支持的cuda的版本命令：nvcc-V和nvidia-smi3
犀牛故事陈墨·2022-11-20 08:10

Ubuntu20.04配置pytorch深度学习环境

环境系统Ubuntu20.04.4.LTS显卡3060显卡驱动安装系统后打开附加驱动安装后重启，此时显卡驱动安装完成打开终端测试一下nvidia-smi更换国内源参考网址https://cloud.tencent.com
小灰机的记录本·2022-11-20 08:36

ubuntu pytorch 深度学习环境配置

5.输入nvidia-smi查询NVIDIA版本，显示如下所示。6.遇到的问题及解决办法二.安装
tiger&sheep·2022-11-20 08:00

Windows系统安装PyTorch

具体参考下面网址所述（操作很简单就不重复了）：anaconda|镜像站使用帮助|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirror查看有无显卡window+r打开命令控制行，输入：nvidia-smi
YKbsmn·2022-11-20 07:54

nvidia-smi报错：NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver 解决方案

nvidia-smi报错：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning
HaijunXiong·2022-11-20 07:58

【NVIDIA】显卡报错：NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver

输入nvidia-smi报错如下：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning
_Hyomin_LL·2022-11-20 07:57
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