smi 第19页

优化GPU显存不足，提高GPU利用率

Trick1）监控GPU2）估计模型显存3）显存不足时的Trick4）提高GPU内存利用率2数据处理及算法角度提高利用率1常用GPU显存不足时的各种Trick1）监控GPU监控GPU最常用的当然是nvidia-smi

L_bloomer·2022-12-10 23:30

jupyter连接常见问题

诊断：1、打开一个命令行终端，并输入命令watch–n1nvidia-smi,该命令可实时观察到显卡的利用状况；2、然后重新运行jupyter，并观察显卡利用状况；3、若显存的占用，在某一时刻超过了最大显存

萝卜萝卜坑·2022-12-10 20:30

服务器环境安装步骤

nvidia-smiMonApr1107:52:592022+-----------------------------------------------------------------------------+|NVIDIA-SMI455.23.05DriverVersion

LY_123456_·2022-12-10 14:59

tensorflow调用GPU出错:Could not load dynamic library ‘libcudnn.so.8‘

记录以下tensorflow调用GPU所踩的坑（仅用于个人笔记）使用命令查看自己的CUDA版本nvidia-smi我的版本是11.0，图右上角。没有安装CUDA的请自行查看教程。

DreamsLink666·2022-12-10 11:58

Could not load dynamic library ‘libcudart.so.11.0‘； dlerror: libcudart.so.11.0:

于是，我使用下面命令查看了一下：nvidia-smi发现我的GPU并没有被占用....于是我查看了一下训练日志，满屏幕的：Couldnotloaddynamiclibrary'libcudart.so.11.0

小北的北·2022-12-10 11:58

虚拟环境常用指令torch、cuda 版本

版本）5.print(torch.version.cuda)（查看torch对应的cuda版本）6.condadeactivate（退出虚拟环境）nvcc-V/nvcc--verion/nvidia-smi

My-DQ·2022-12-10 10:42

【报错解决】 UserWarning: Failed to load image Python extension: libtorch_cuda_cu.so: cannot open shared o

二、问题解决①查看电脑配置：在终端输入下方命令查看配置：nvidia-smi②到pytorch官网选择正确的版本：由于现在还没有C

一件迷途小书童·2022-12-10 09:02

Pytorch1.7.0—GPU安装教程

一.软件配备检查显卡驱动：nvidia-smi可知，CUDA支持的最高版本为11.4，因为小编之前安装的tensorflow2.4.0用的是CUDA11.0，所以为避免安装其他版本，就沿用CUDA11.0

明德zhuang·2022-12-10 04:27

【深度学习】使用GPU服务器训练模型时的配置过程

使用ssh命令在windows或Linux系统进入到服务器环境（已配置好Anaconda的虚拟环境）通过nvidia-smi查看GPU使用情况，通过nvidia-smi-L查看GPU型号，通过nvidia-smi-a

Mr.zwX·2022-12-10 03:37

window下，cuda版本和NVIDIA驱动版本关系，cuda版本和 TensorFlow-GPU版本关系，TensorFlow-GPU安装

TensorFlow版本对应，链接https://www.tensorflow.org/install/source#tested_source_configurations1.查看自己安装的驱动版本,nvidia-smi2

czhunian·2022-12-10 01:09

Windows11+VS2019+CUDA11.8配置过程

很多教程提到在安装CUDA之前，需要打开cmd，输入nvidia-smi，查看显卡支持的CUDA版本。这个步骤我在安装CUDA之前没有做，我是直接安装了，但是建议查一下。

Meditation-·2022-12-10 01:07

Centos7.9gpu版本pytorch安装过程（仍有问题，求助）

目录问题：能够查到nvidia驱动版本，但却不可用（一）准备工作：卸载原有的Pytorch卸载cudacudnn查看nvidia-smi官方cuda与nvidia的linux版本对应关系查看GCC版本4.8.5gcc

呆呆酱～^_^·2022-12-10 01:36

Pytorch安装mmaction2

(5条消息)win10下安装mmaction2并运行demo示例_郑琳潇的博客-CSDN博客_windows安装mmaction2特别的：如何查看电脑的cuda版本：使用cmd输入nvidia-smi

weixin_42754274·2022-12-09 18:07

pytorch GPU分布式训练单机单卡、单机多卡

可以用“watch-n0.1nvidia-smi”来查看gpu状态，我用的是3块12G的GPU进行实验本实验将使用一个简单的瞎写的网络进行，网络训练一个分类任务，当然这个不重要，我们也不关心效果，这里希望用一个简单的网络来说明如何使用

辉e·2022-12-09 13:37

Conda的PyTorch安装

于是执行nvidia-smi查看显卡，发现显卡cuda版本是11.3，而执行co

Maple529·2022-12-09 09:40

pytorch模型训练的时候 GPU 使用率不高

1.CPU和内存的使用情况2.用linux命令查看显卡资源的使用情况watch-n1nvidia-smi模型执行预测阶段使用显卡0，但是也只有51%的使用率。模型在

两只蜡笔的小新·2022-12-09 01:27

NVIDIA查看各GPU使用率:nvidia-smi

因为很可能一不小心就…CUDAoutofmemory…于是乎：跑代码前先用：nvidia-smi偷窥一下GPU使用率吧！！！

troublemaker、·2022-12-09 01:27

查看gpu使用率 nvidia_查看服务器GPU内存使用情况

1、输入命令行watch-n10nvidia-smi2、可以看到下面的图片显的情况，页面每隔10s会刷新页面。

weixin_39526651·2022-12-09 01:57

GPU显存未释放问题

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，但是GPU的内存并没有释放，这是怎么回事呢？

Jy的炼丹炉·2022-12-09 01:56

nvidia-smi 命令各项含义

上面的表格中：第一栏的Fan：N/A是风扇转速，从0到100%之间变动。有的设备不会返回转速，因为它不依赖风扇冷却而是通过其他外设保持低温。第二栏的Temp：是温度，单位摄氏度。第三栏的Perf：是性能状态，从P0到P12，P0表示最大性能，P12表示状态最小性能。第四栏下方的Pwr：是能耗，上方的Persistence-M：是持续模式的状态，持续模式虽然耗能大，但是在新的GPU应用启动时，花费的

YaoEmily·2022-12-09 01:26

nvidia-smi：gpu资源使用情况监控（动态获取gpu利用率、内存利用率、温度等参数）

lms是毫秒为粒度刷新如果秒的话，参数设置为l就可以了a.nvidia-smi-lms--query-gpu=timestamp,pstate,temperature.gpu,utilization.gpu

qq_29707567·2022-12-09 01:26

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

Jeanshoe·2022-12-09 01:26

pytorch深度学习框架-训练模型时GPU占用率太低怎么办？如何尽量榨干我们的GPU性能？

1.2nvidia-smi在CMD窗口中输入nvidia-smi后，回车，就会显示GP

键盘即钢琴·2022-12-09 01:56

查看GPU的使用情况

方法1nvidia-smi显示窗口方法1升级版持续输出GPU占用率但是有时我们希望不仅知道那一固定时刻的GPU使用情况，我们希望一直掌握其动向，此时我们就希望周期性地输出，比如每10s就更新显示。

不知道叫啥好一点·2022-12-09 01:55

【linux】nvidia-smi 查看GPU使用率100%

linux服务器下使用nvidia-smiornvidia-smi-l1【数字表示输出间隔】orwatch-n1nvidia-smi命令查看GPU使用情况，三种情况1、没有进程，GPU使用率为空这种情况表示

机器不学习我学习·2022-12-09 01:55

查看GPU占用率的方法以及解决神经网络训练过程中GPU占用率低的问题

一、查看GPU占用率的方法1.使用终端命令nvidia-smi-l3查看GPU使用情况。其中命令末尾的3表示3秒刷新一次，时间可自行修改。2.使用任务管理器查看。

小破船ZAW·2022-12-09 01:25

Python指定GPU来跑代码：通俗易懂，亲测有用

1.在机子有多张显卡的情况下，可以使用nvidia-smi查看所有显卡的编号及使用情况，如下：2.可以看到，笔者的机子总共有两张显卡，分别是GPU0和GPU1。其中，显卡0相对来说更为空闲。

信小颜·2022-12-09 01:51

Ubuntu 安装 tensorflow

ubuntu-driversdevices安装上面推荐的驱动程序：sudoapt-getinstallnvidia-driver-4551.2、安装完成后重启sudoreboot1.3、检查是否安装成功nvidia-smi2

前丨尘忆·梦·2022-12-08 19:39

Ubuntu18.04安装Nvidia显卡驱动+CUDA10.1

先来看一下机器，鬼鬼，4卡2080Ti，听说有一张卡坏了，nvidia-smi显示不出来，于是又多了一个支线任务，找出哪张卡是坏的。

努力coding的鱼鱼·2022-12-08 14:07

grx1660linux看视频掉帧,ubuntu18.04 gtx1660 安装显卡驱动踩坑记

nvidia-smi显示错误NVIDIA-SMInahasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandru

力量举鼠王CJK·2022-12-08 14:06

Ubuntu安装Nvidia470驱动踩坑

People持有者·2022-12-08 14:06

华硕主板+ubuntu18.04+3090驱动安装踩坑记录

本次装机遇到的核心问题在于，安装过程非常顺利，但nvidia-smi命令就是检测不到显卡。在一阶段我们以为是主板的型号老旧不支持3090，经过询问商家发现应该是可以支持的。

full_adder·2022-12-08 14:05

ubuntu20.04 opencv4.5.1+cuda11.0安装全过程

一、安装包准备(结尾有所有安装包)1.opencv4.5.12.opencv_contrib-4.5.13.cuda4.cuDNN二、安装cuda通过nvidia-smi查看显卡驱动版本以及支持的最大CUDA

陈阿贝·2022-12-08 12:09

关于GPU显存占满（即memory usage 很大），但GPU-util很小，导致模型训练很慢

以下两个参数都可以使用nvidia-smi进行查看GPU内存占用率：GPU内存的占用率往往是由模型大小和batchsize决定的，如果发现GPU占用率很小，比如40%，70%等等。

Wsyoneself·2022-12-08 07:34

docker: Error response from daemon: could not select device driver “” with capabilities: [[gpu]].

前提已安装docker、有显卡流程安装显卡驱动：nvidia官网下载nvidia-smi命令可以看到信息运行：dockerrun--gpus“device=1”-it-p8180:8187-d--namesi-gpu-basesi-gpu

Carry_NJ·2022-12-07 23:02

[Docker] 错误之Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]

NvidiaDocker安装后，使用镜像创建容器时出错，命令如下dockerrun-it-gpusallubuntunvidia-smi错误提示：Errorresponsefromdaemon:couldnotselectdevicedriver

there2belief·2022-12-07 23:57

Marvell交换芯片88E6321/88E6320驱动总结-寄存器篇

多芯片寻址对于多芯片寻址，需要给芯片设置一个非零的SMI地址（ADDR[4:0]的反码）。在多芯片寻址模式下，仅有两个寄存器（0x00:SMICommandRegister0x01:

VesaMount·2022-12-07 23:53

深度学习caffe2环境搭建指北

cudnnpythoncaffe2detectroncocoapi1.先确定机器的nvidia显卡是否支持cudahttps://developer.nvidia.com/cuda-gpus2.检查是否已安装显卡驱动输入命令nvidia-smi

爱吃绿豆沙的王叔·2022-12-07 22:48

强化学习技巧四：模型训练速度过慢、GPU利用率较低，CPU利用率很低问题总结与分析。

1.PyTorchGPU利用率较低问题原因：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

汀、·2022-12-07 21:57

在Linux上用GPU跑代码遇到的问题(杂七杂八)

二、查看GPU使用情况查看GPU目前运行状况：nvidia-smi每隔5秒刷新一次GPU使用情况：`watch-n5nvidia-smi`三

夏夜晚风__·2022-12-07 21:27

解决深度学习PyTorch，TensorFlow中GPU、CPU利用率较低的问题

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

遨游的菜鸡·2022-12-07 21:26

【深度学习】踩坑日记：模型训练速度过慢，GPU利用率低

尤其是训练ResNet和VGG的时候更加发现了这个问题，使用nvidia-smi查看了一下结果如下：显然GPU利用率为0就很不正常，但是有显存占用

计算机视觉农民工·2022-12-07 21:54

如何看linux系统中有没有安装cuda,Linux系统CUDA10.2+CUDNN安装教程

驱动适配通过命令行输入nvidia-smi查看自己的显卡驱动版本以及支持的最大CUDA版本，下图第一行就显示了这些信息，可以看到，最大支持CCUDA10.2，更高版本的CUDA需要升级驱动程序。

RC-1136·2022-12-07 20:29

【Linux】安装CUDA 11.2 和 cuDNN 8.4.0并检查是否安装成功

因为我已经装过了，为了教程演示，首先卸载CUDA工具包，利用其自带的卸载程序：检查本机是否有CUDA工具包，输入nvcc-V:二、安装CUDA在命令行输入nvidia-smi查看显卡驱动版本也就是最高支持的

TangPlusHPC·2022-12-07 20:26

GPU显存占满利用率GPU-util为0

volatileGPU-Util）2.3torch.utils.data.dataloader2.4其他相关内容3.好的实践经验4.GPU加载数据非常慢1.问题描述运行程序的时候提醒显存不够，查看了一下nvidia-smi

吨吨不打野·2022-12-07 11:13

Yolov5——pytorch环境搭建

查看本机电脑cuda版本的方法：方法一：在电脑桌面右击选中NVDIA控制面板打开界面后点击左下角系统信息点击组件后，在产品名称一栏即可查看CUDA版本方法二：win+R打开cmd，输入nvidia-smi

m0_45696735·2022-12-07 07:11

服务器miniconda安装pytorch

服务器miniconda安装使用gpu的pytorch已成功安装并正常使用使用nvidia-smi查看实验室cuda版本为11.4，但从/usr/local/cuda中查看到版本为11.2我用到的安装命令为

lbdjdl·2022-12-07 06:26

win10+Anaconda+pytorch GPU版本配置（清华源踩坑实录）

**win10+Anaconda+pytorchGPU版本配置（清华源踩坑实录）**先查看显卡配置win+r，运行cmd，nvidia-smi后回车不需要更新驱动了可以直接下载使用CUDA10的pytorch

肥肥的远锅·2022-12-07 01:16

Ubuntu18.04下RTX3090+CUDA11.0+cudnn8.0.5+tensorflow-gpu2.4安装

——应用更改——重启（附图如下）打开终端输入nvidia-smi查看安装的驱动如下图至此驱动安装成功！2、安装A

wuliangcai_·2022-12-06 21:14

利用GPU训练的配置方法（Keras）

sudonvidia-smi输出的结果如下：也可以在代码中通过tensorfl

小魏同学*·2022-12-06 12:49

推荐频道

smi