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运行pytorch发生CUDA out of memory显存不足解决

运行pytorch发生显存不足解决版本：python：3.7pytorch：1.2cuda：10.1做pytorch迁移学习时发生显存不足事件也就是CUDAoutofmemory使用nvidia-smi

璃玖·2023-01-08 09:43

cuda11.0 + cudnn8.0.5 + anaconda + pytorch + tensorflow

blog.csdn.net/qq_41101213/article/details/1154691362、cuda11.0安装3、cudnn8.0.5解压安装一、验证cuda安装成功命令1：nvcc-V命令2：nvidia-smi

小王小王指定辉煌·2023-01-08 07:38

使用flash id不拆盘查看SSD颗粒

参考常见SSD固态硬盘不拆盘判断颗粒的办法_固态硬盘_什么值得买读懂固态硬盘中的“黑话”-简易百科先需要知道自己的主控是什么，常见的是这些Phison=群联SMI=慧荣Marvel=美满电子（马牌主控）

vistaup·2023-01-08 03:42

ubuntu系统下训练作业无法停止解决办法

ubuntu系统下遇到训练作业停止但显存仍占用情况解决1、平常情况：使用`nvidia-smi`命令可以查看到显卡显存占用情况时2、其他情况1：`nvidia-smi`命令看不到训练作业的显存情况，但使用

秋天的风儿·2023-01-07 17:09

多版本cuda运行与编译环境

多版本cuda运行与编译环境基本环境：nvidi-smi后cuda版本为11.0预装了两个版本的cuda分别为cuda-10.0和cuda-11.0代码运行环境要求cuda-10.0使用conda当前虚拟环境的

IceCola_Bing·2023-01-07 09:21

Anaconda镜像安装Pytorch--GPU版（Windows系统）

环境安装固定步骤1.3.导入镜像包1.4.创建Python环境2.激活环境3.conda安装pytorch-GPU与对应版本的cuda,cudnn3.1.查看本机的cuda版本：执行命令nivdia-smi3.2

HSR CatcousCherishes·2023-01-07 07:44

只需两步，在anaconda里安装GPU版的pytorch

打孔猿·2023-01-07 07:14

WIN10中Anaconda安装gpu版本的pytorch

安装步骤：1.首先查找自己gpu版本信息，在cmd中输入：nvidia-smi得到版本信息我这里的CUDA支持11.1，在去pytorch官网看到可以安装10.1版本。

慕周灬·2023-01-07 07:39

windows下在anaconda中配置pytorch（GPU版）

版本是不同于电脑自身所安装的cudatoolkit版本的，两者相互不影响且不同的anaconda虚拟环境下可以安装不同版本的cudatoolkit，下面开始安装：1、安装驱动在cmd中输入nvidia-smi

qq_43309940·2023-01-07 07:38

(windows/ubuntu系统)paddlepaddle 查看指定选择GPU进行训练

importpaddleprint(paddle.device.get_device())如果有GPU正在运行的话，运行结果如下：（注意，它只能显示正在运行的GPU）如果你想查看主机有几个GPU，可以终端输入nvidia-smi

Vertira·2023-01-07 07:01

（5）Segmentation fault (core dumped)

##最后还是不行，换了电脑…（1）猜测显卡内存满了：观察：查看占用显存的任务，在终端输入：watch-n1nvidia-smi来源：Segmentationfault(coredumped)（核心转载）

linwei_Cui·2023-01-07 07:03

windows cuda更新教程

下载CUDA的版本应低于12.0nvidia-smi卸载旧版CUDA控制面板中卸载CUDA安装CUDA在CUDA官网选择符合要求的版本安装由于我安装的pytorch对应的C

huazi-J·2023-01-07 03:47

Linux系统查看系统配置命令汇总

查看GPU情况命令：nvidia-smi详解：linux查看内存和显存,[Linux]常用指令和解读（GPU/CPU/内存信息）查看CPU和内存使用情况命令：top详解：linuxtop命令结果输出,Linux

weixin_45783996·2023-01-06 16:36

RuntimeError: CUDA out of memory.

10.76GiBtotalcapacity;3.77GiBalreadyallocated;497.25MiBfree;4.67GiBreservedintotalbyPyTorch)解决方案一、清空GPU缓存nvidia-smi2

冰雪storm·2023-01-06 13:30

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

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