SMI 第25页

显卡驱动报错：NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver.

使用nvidia-smi报错：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn’tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning

oyrq·2022-11-20 07:20

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

在ubuntu系统下用了一段时间的Nvidia显卡，某天开机分辨率异常，重启也无法调整执行：nvidia-smi出现提示：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn’tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning

Blues_77·2022-11-20 07:18

Centos系统出现: NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver

Centos:NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn’tcommunicatewiththeNVIDIAdriverCentos服务器重启后出现显卡驱动无法使用的情况，查了好多教程全部都是基于ubuntu系统的，因为使用的Centos所以那些指令输进去是没用的，所以根据我查到的一些教程整合一下出一个基于Centos的基础教程！输入显卡查看指令出现下面的情况：nvidi

言连·2022-11-20 07:47

nvidia-smi报错 NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver.

1、报错：nvidia-smi报错NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn’tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.Makesurethatthelatestnvidiadriverisinstalledandrunning

shuozhang_Hebut·2022-11-20 07:45

win11配置torch GPU环境（cuda 11.6 or 11.3）

对于学习深度学习的小伙伴，使用一些深度学习框架或者训练模型是必不可少的一个环节，那么本文就带大家从头搭建torchGPU环境1确定本机cuda版本win+R弹出框中输入cmd，在弹出框里输入nvidia-smi

小四01·2022-11-20 07:12

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

显卡型号：gtx1660驱动版本：470.57.02前段时间安转了显卡驱动，但是貌似ubuntu内核更新导致在终端输入nvidia-smi提示NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn

爱摸肚子的小胖子cl·2022-11-20 07:06

Nvidia-smi报错NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver.

断电或重启后，在linux下查看nvidia-smi报错：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn’tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning

wyl2077·2022-11-20 07:06

Ubuntu：NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver. 完美解决

然而，几天做项目时，突然发现GPU不能用了，nvidia-smi后报一下错误：Ubuntu：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn‘tcommunicatewiththeNVIDIAdriver

CV-deeplearning·2022-11-20 07:34

NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver is installed and runni

今天在训练模型的时候，阿里云GPU服务器异常重启，重新连接后发现想要查看GPU信息的时候执行查询命令：nvidia-smi报错如下：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning

Together_CZ·2022-11-20 07:32

linux切割文本

shell脚本学习过程需求：按行数将文件A进行切割,切割没解决方案split-l10000xxx.smixxx-d--additional-suffix=.smi-l指定子文件行数；xxx.smi输入文件

贺俊宏·2022-11-20 05:34

anaconda环境下配置pytorch要点概述

先Win+R输入cmd进入命令行，输入NVIDIA-smi查看电脑gpu的版本和driver版本。再根据下链接中找到对应的cuda和cudnn下载。(59

fjdkslagh·2022-11-19 23:04

pytorch和GPU有关操作（CUDA）

使用GPU前，我们首先需要查看GPU信息，这可以通过如下命令实现：watchnvidia-smi输出如下：可以看到总共有两块3090显卡。

你回到了你的家·2022-11-19 21:56

Linux下 Tensorflow-GPU配置

nvidia-smi版本对应：https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problemspython版本：3.5-3.7cuda

歪夕·2022-11-19 20:25

Linux配置TensorFlow环境

环境中从源代码构建|TensorFlow一、cuda11.2安装安装之前可以先检查一下是否已安装cuda避免重复安装nvcc-V若显示如下图则可以放心安装1.查询自己显卡的版本和最高支持的CUDA版本nvidia-smi

enen狂·2022-11-19 20:38

2022.11.06配置pytorch纪实

安装CUDA查看显卡驱动在终端键入命令nvidia-smi查看第二行CUDAVersion，本机为12.0，意为最高支持使用12.0的CUDA版本一般的，建议把显卡驱动升级后再进行后续安装。

LittleDragorse·2022-11-19 19:38

wsl2安装cuda及pytorch

1、在windows11上安装cuda11.1使用nvidia-smi和nvcc--version查看是否安装成功以及版本2、使用wsl新建Ubuntu-20.04系统3、检查/usr/lib/wsl/

weixin_42187164·2022-11-19 18:24

通过WSL2搭建Pytorch1.10+CUDA11.4+NVIDIA Driver深度学习框架

的安装1.首先去windows官网查看安装方法2.WSL与Windows的文件传输二、NVIDIADriver1.找到显卡型号，到nvidiageforce驱动下载并安装对应的驱动2.使用“nvidia-smi

loongembedded·2022-11-19 18:35

Google Colab的使用

nvidia-smi#感叹号+命令执行终端命令!nvidia-smi#感叹号+命令执行终

反正没几根头发·2022-11-19 15:15

Pytorch入门（5）—— 使用 GPU 进行计算

文章目录1.计算设备2.Tensor的GPU计算3.Module的GPU计算1.计算设备打开CMD窗口，使用nvidia-smi指令查看本地GPU信息对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效

云端FFF·2022-11-19 12:09

Ubuntu 安装 pytorch-gpu

sudoubuntu-driversautoinstall即可自动安装，或者输入sudoaptinstallnvidia-driver-515安装，然后sudoreboot重启系统即可运行nvidia-smi

NorthFourta·2022-11-19 12:36

Pytorch的gpu配置

1、安装cuda和cudnn首先查看cudadriverversion命令行（win+R并输入cmd）输入nvidia-smi右边可以看硬件上的cudadriver版本其中cudadriver版本≥cudaruntime

叕叕其华·2022-11-19 12:26

pytorch在 gpu安装指南

https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus#compute一定要安装与计算力相符合的cuda1.下载和安装nvidia显卡驱动——一般可以省略cmdnvidia-smi

竦貊·2022-11-19 12:48

Nvidia显卡驱动与Cuda关系，Cuda的driver API 和runtime API

在配置好的环境中使用nvidia-smi和nvcc-V两个命令都可以查看所谓的cuda版本，但是经常是可以发现二者是不同的。

lms-07·2022-11-19 12:07

显卡驱动对应的cuda版本

显卡的驱动版本可以通过命令查询：nvidia-smi

kyle-fang·2022-11-19 11:44

解决：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 64.00 MiB (GPU 0； 4.00 GiB total capacity； 2

因为另外正在占用GPU的程序可能是别人在运行的程序，如果是自己的不重要的程序则可以kill）命令行中输入以下命令，可以查看当前正在GPU运行的程序：nvidia-smi再根据

universe_R·2022-11-19 10:39

window10 深度学习环境搭建（cuda+cdDNN+pytorch）

的安装（安装了cuda11，没有对应的版本号，未成功）1.CUDA下载安装1.进入系统的英伟达文件夹查看显卡信息cdC:\ProgramFiles\NVIDIACorporation输入nvidia-smi

Tyrion49·2022-11-19 07:40

动手学习深度学习（李沐）---windows下安装CUDA和Pytorch

下载CUDA1.搜索栏搜索CUDA下载，进入官网选择如下2.进行安装（基本上按照默认配置就OK）3.检验安装是否成功cmd输入nvidia-smi装anacoda和python1.具体参考我的lambelimg

zhen的不会敲·2022-11-19 06:38

服务器Linux系统安装pytorch配置环境

常用命令：查看cuda版本：(11.2)nvidia-smi查看conda版本：(4.10.3)conda-V查看anaconda版本：(1.9.0)anacanda-V创建文件夹：mikdirpackeges

Spanish_pie·2022-11-19 06:43

GPU云服务器常见问题及故障解决方案

案例1、GPU使用率显示100%现象描述使用GPU计算型实例的过程中，在系统内部使用nvidia-smi查看GPU状态时，可能遇到没有运行任何使用GPU的应用，但GPU使用率显示100%的情况。

谁黑了我的IP·2022-11-19 05:17

nohup、tmux使用；指定GPU运行python程序

命令行运行python程序时首先查看哪些GPU空闲，nvidia-smi显示当前GPU使用情况。nvidia-smi然后指定空闲的GPU运行python程序。

一打橙子czi·2022-11-19 04:18

使用GPU运行python项目

教为侧重于运算，因此GPU常被用于一些深度学习的项目，要想使用GPU来运行深度学习（GPU加速)，则需要一些前提条件机子有GPU显卡，并安装GPU显卡驱动；安装GPU的使用环境，CUDA等；打开nvidia-smi

彭祥.·2022-11-19 04:58

RTX3060 cuda11.3一条命令安装pytorch1.10.0

检查GPU驱动版本在命令行输入nvidia-smi指令就能看到自己nvidia的驱动版本NVIDIA官网，看下CUDA版本以及GPU驱动的对应关系：可以看到要使用CUDA11.3，那么需要将显卡的驱动更新至

smallworldxyl·2022-11-19 01:45

PyG 的安装

一共是三次，第三次成功，前面两次都存在一些问题…可以直接跳过小标题1，2去看31.python36问题创建环境激活查看cuda的版本两种方式nvcc-V和nvidia-smi为了方便，我采用了这种quickst

Complicated__76·2022-11-19 00:27

pytorch深度学习实战lesson17

第十七课GPUisalluneed可以在终端输入nvidia-smi来看自己的显卡信息。然后就是关于GPU的一些操作。

光·宇·2022-11-18 08:00

如何判断自己是在使用cpu还是gpu跑代码

如何判断自己是在使用cpu还是gpu跑代码在Linux系统下，可以通过在终端中输入一句命令来查看自己跑的代码是在用CPU还是GPU：nvidia-smi举例：上图可以看出，GPU利用率为5%，当前代码是在使用

fighting_!·2022-11-17 08:22

动手学深度学习第二版之环境配置(RTX2060+pytorch1.8.1+cuda11.1)

ubuntu18.04win102、安装miniconda参考：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_installation/index.html3、安装显卡驱动首先检查是否安装显卡驱动nvidia-smi

纷繁中淡定·2022-11-15 09:26

GPU 排队代码

importosimportsysimporttimecmd='nohuppython-umain.py>nohup.out2>&1&'defgpu_info(gpu_id:int):gpu_status=os.popen('nvidia-smi

宇宙哇·2022-11-15 08:53

TensorFlow如何指定GPU训练模型

目录如何指定GPU训练模型举个例子如果要指定多块GPU如何指定GPU训练模型Linux查看当前服务器GPU的占用情况可以使用nvidia-smi命令，如下所示：nvidia-smi关于nvidia-smi

·2022-11-09 15:06

GPU状态监测 nvidia-smi 命令的用法详解

目录今天详细解读一下nvidia-smi命令第二个命令：nvidia-smi-L在进行深度学习实验时，GPU的实时状态监测十分有必要。

·2022-11-09 15:05

【安装杂记】安装tensorflow-gpu

然后输入nvidia-smi，查看自己电脑的显卡版本。我的电脑的CUDA的版本是11.6，Windows11，然后可以去

chen_nnn·2022-11-08 17:05

查看 gpu 使用率/内存使用情况

在命令行中输入：watch-n10nvidia-smi显示的表格中：Fan：风扇转速（0%–100%），N/A表示没有风扇Temp：GPU温度（GPU温度过高会导致GPU频率下降）Perf：性能状态，从

friedrichor·2022-11-08 09:52

k8spod使用gpu

docker或containerd运行时使用nvidia-container-runtimek8s部署gpudeviceplugindaemonset1.安装gpu显卡驱动查看节点显卡类型nvidia-smi-LGPU0

清枫cc·2022-11-07 10:46

PyTorch安装步骤

目录一、安装Nvidia驱动程序二、安装CUDAToolkit三、安装pytorch四、测试是否安装成功一、安装Nvidia驱动程序没有NVIDIA控制面板，在cmd中使用nvidia-smi命令不显示

一指流沙q·2022-11-04 11:05

pytorch报错：RuntimeError: CUDA out of memory.（CUDA内存不足）

查看GPU的运行状况程序运行中可以通过watch-n0.1-dnvidia-smi命令来实时查看GPU占用情况，按Ctrl+c退出通过nvidia-smi命令来查看某一时刻的GPU的占用情况1、训练阶段如果是训练时遇到该问题

还能坚持·2022-11-04 09:09

Pytorch-RuntimeError: CUDA unknown error - this may be due to an incorrectly set up environment

nvidia-smi运行没有问题错误如下：RuntimeError:CUDAunknownerror-thismaybeduetoanincorrectlysetupenvironment,e.g.changingenvvariableCUDA_VISIBLE_DEVICESafterpro

BierOne·2022-11-04 09:36

pytoch安装

1、安装Anaconda2、检查显卡，驱动（检查是否较新）win+R——cmd，进入命令行，输入：nvidia-smi如果版本不够，去官网下载ReleaseNotes::CUDAToolkitDocumentation

彩色海绵·2022-11-02 22:01

安装pytorch深度学习环境（GPU版）和pycharm

nvidia-smi根据显卡驱动信息，可以看到驱动的版本和最高支持的CUDA版本。然后，我们就需要根据这个信息来安装环境。2.安装Anaconda

仲夏夜之梦xz·2022-10-30 07:36

解决多卡加载预训练模型时，卡0总会比其他卡多占用显存，多卡占用显存不均

（使用nvidia-smi命令查看）这里发现问题存在于load模型的时候，直接load的话会导致参数加载到之前保存模型的device上（大部分情况下应该是只用cuda0去保存），这里可以将load函数

大圆规家·2022-10-29 13:51

pytorch学习

两个需要注意的点mac不支持cudadriverscudatoolkit版本和机器上的cudadriver版本一致查看显卡驱动版本nvidia-smi使用package的两个命令dir(pytorch)

TranscenderNing·2022-10-28 15:04

cuda，显卡，pytorch三者配置相关知识--学习笔记

cudatoolkit，NvidiaDriver是向下兼容的（数据可能会更新，请查看：ReleaseNotes::CUDAToolkitDocumentation(nvidia.com)）：使用nvidia-smi

Wsyoneself·2022-10-24 15:14

推荐频道

SMI