smi 第22页

基于Matlab使用GPU和代码加速杂波模拟（附源码）

该示例将样本矩阵反演（SMI）算法（流行的时空自适应处理（STAP）技术之一）应用于具有六元素均匀线性阵列（ULA）的机载雷达接收的信号。

珞瑜··2022-11-28 12:26

torch.cuda.is_available()值为false，解决方案

进行加速训练如果是false，可能是驱动等级不够，怎么看驱动等级呢，如下1.首先进入到这个目录下C:\ProgramFiles\NVIDIACorporation\NVSMI2.进入cmd3.输入命令nvidia-smi

沙沫丶·2022-11-28 07:06

【Pytorch】Anaconda安装Pytorch详解教程（踩坑经验）

CUDA版本2、更新NVIDIA驱动程序3、创建并激活Anaconda虚拟环境4、安装Pytorch5、安装过程中的错误6、检验安装结果未来可期1、查看本机的CUDA版本cmd命令行输入nvidia-smi2

爱打瞌睡的CV君·2022-11-28 07:51

pytorch显存管理

缓存分配器中未被占用得内存，用nvidia-smi查看也显示为使用torch.cuda.empty_cache()释放缓存分配器中未被占用得显存（减少显存碎片），从而可被其他gpu服务使用，也可使用nvidia-smi

旺旺棒棒冰·2022-11-28 07:01

Win10下Pytorch的cuda环境配置

查看显卡CUDA版本打开AnacondaPrompt，输入命令nvidia-smi（命令中间没有空格

jokes2020·2022-11-28 07:59

【DL】Linux服务器安装CUDA和CUDNN

1.查看机器上的信息查看驱动版本，以及驱动版本对应CUDA版本nvidia-smi目前机器上有一块TeslaT416GB的显卡，驱动版本是418.67，该驱动版本对应的CUDA是10.1（这里显示的CUDAversion

机器不学习我学习·2022-11-28 00:08

查看kaggle的GPU类型

nvidia-smi--query-gpu=name--format=csv,noheader可以看到是TelsaP10016GB的GPU命令：!nvidia-smi

zephyr_wang·2022-11-28 00:49

Pytorch 在 Kaggle 上使用 GPU

nvidia-smi可以看到显卡为TeslaP100，拥有16G显存。

哇咔咔负负得正·2022-11-27 23:34

torch.cuda命令查询

1.服务器GPU状态查询1）lspci|grep-invidia可以查询所有nvidia显卡2）lspci-v-s[显卡编号]可以查看显卡具体属性3）nvidia-smi可以查看显卡的显存利用率2.torch.cuda

明泽.·2022-11-27 21:16

深度学习框架：pytorch与tensorflow安装时应该参考的CUDA版本查询

查看显卡信息(cuda)：driver-api的cuda版本：$nvidia-smiruntime-api查看cuda版本版本不一致问题根据网上所示的CUDA版本查询问题，发现nvidia-smi与nvcc

naca yu·2022-11-27 19:39

windows10下深度学习环境搭建（cuda+cudnn+ pytorch+ tensorflow）

cmd查看nvidia-smi查看CUDAversionconda安装下载链接：anaconda官网清华镜像miniconda清华镜像conda镜像设

qq_30249871·2022-11-27 19:33

解决：安装NVIDIA推荐驱动报错、nvidia-smi报错 Failed to initialize NVML

小菜学AI·2022-11-27 18:26

手写数字识别环境安装(pytorch)（window10）

AnacondaTODOPytorch必须使用condainstall进行安装在cmd中nvidia-smi查看本机CUDA版本在官网复制下载命令，选取的CUDA版本不能高于本机CUDA版本安装后，输入以下代码测试

最上川·2022-11-27 11:45

PyTorch安装与配置教程（2022.11）

1.PyTorch的安装（1）首先在命令行输入nvidia-smi查看本机的CUDA版本：（2）前往PyTorch官网：PyTorch，在GetStarted中设置以下选项：如果想在自己电脑上跑通代码，

柃歌·2022-11-27 09:05

ubuntu显卡驱动下载安装

应用后，终端输入：nvidia-smi，可看到显卡相关信息。2、手动安装显卡驱动下载地址：

alex1801·2022-11-27 06:05

windows使用nvidia-smi命令，找不到的解决方式

1.Windows中，nvidia-smi命令在C:\ProgramFiles\NVIDIACorporation\NVSMI目录下，2.第1种方法，cmd中目录切换到C:\ProgramFiles\NVIDIACorporation

TravelingLight77·2022-11-27 06:05

Windows10 中使用nvidia-smi

1.问题当在window10系统中使用“nvidia-smi”命令时：会得到提示：'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。

walker_Tjj·2022-11-27 06:35

nvidia-smi输出内容释义及使用

nvidia-smi(NVIDIASystemManagementInterface)是基于nvml的gpu的系统管理接口,主要用于显卡的管理和状态监控。

sunpro518·2022-11-27 06:34

nvidia-smi参数说明及显存高gpu低的原因

一、nvidia-smiDriverVersion和CUDAVersion不是一回事CUDAVersion实际是环境变量中Path配置的，如果一台机器同时装了多个CUDA，那么这里的CUDAVersion显示的是Path中靠前的CUDA版本（和nvcc-V的显示是一样的）下方的GPU使用信息网上有很多资料，但是比较靠谱的资料是去官网查手册，这里不再赘述，只挑几个比较重要的说一下：Temp=Temp

qq_29707567·2022-11-27 06:34

nvidia-smi 命令详解

nvidia-smi命令详解简介nvidia-smi-NVIDIASystemManagementInterfaceprogramnvidiasmi（也称为NVSMI）为来自Fermi和更高体系结构系列的

蒙娜丽莎的Java·2022-11-27 06:31

win10/11下 cuda11.1和pytorch1.9.1的安装配置亲测稳定版本!!!

准备查看显卡驱动版本打开命令窗口，输入nvidia-smi，查看CUDA支持的最高版本和DriverVersion。

LB200003·2022-11-27 02:56

Pytorch安装（CUDA11.1）

版本选择方法一：查看NVIDIA控制面板，点击系统信息，查看组件可以看到其中第三行为CUDA11.1.114driver，因此可以选择CUDA版本为11.1方法二：win+r，cmd进入命令行，输入nvidia-smi

迟步彩云·2022-11-27 02:23

CUDA11.1对应pytorch安装

1.安装CUDA1.1确定cuda版本首先应当确定自己电脑的cuda版本，根据电脑显卡cuda的版本选择应当安装的cuda，可以在命令行中输入nvidia-smi查看显卡信息可以看到CUDA的版本为11.1

进阶版代码小白·2022-11-27 02:17

Ubuntu环境下，安装Anaconda3+配置pytorch深度学习环境

首先，检查ubuntu版本：lsb_release-a检查Python版本：python–version检查当前环境下cuda版本：nvidia-smi检查完版本后，接着就可以放心大胆的配环境啦：**1

沫小希·2022-11-27 01:04

cuda、cudnn、pytorch、tensorflow安装

1.安装显卡驱动去官网下载相应的驱动，安装或者最简单的方式在software&updates下选择相应的驱动安装查看gpu信息nvidia-smi或cat/proc/driver/nvidia/version2

OneQuestionADay·2022-11-27 01:26

yolo5 训练无人人机识别系统

驱动官网安装好之后，打开命令行cmd，输入如下指令：nvidia-smi显示出如下数据即为安装成功。

晓宜·2022-11-27 00:58

print(torch.cuda.is_available())返回false的解决方法（未解决）

查看cuda版本nvcc-V我的版本是10.1查看驱动版本nvidia-smiCommand'nvidia-smi'notfound,butcanbeinstalledwith:sudoaptinstallnvidia

花若柳絮迎风起·2022-11-26 23:01

GPU服务器查询进程所属用户

1.打开系统管理界面使用nvidia-smi指令打开nvidia的系统管理界面，查询进程号PID：nvidia-smi2.查询进程所属用户使用命令psuPID查询，如：psu357591PS命令描述Linux

华科附小第一名·2022-11-26 19:25

深度学习——使用GPU

1.查看GPU版本的内容nvidia-smi2.计算设备①查看CPUimporttorchfromtorchimportnnprint(torch.device('cpu'))输出：cpu②查看GPU，

jbkjhji·2022-11-26 17:10

win10下CUDA、cudnn以及pytorch的安装更新

文章目录查看自己电脑支持的cuda信息cudatoolkits与cudadrivernvidia-smi与nvcc-VdriverAPI与runtimeAPI下载CUDA和cuDNNpytorch与cuda

misite_J·2022-11-26 14:13

常用conda命令

GPU之nvidia-smi命令详解-简书(jianshu.com)Anaconda之conda常用命令介绍(安装、更新、删除)查看环境condainfo--envcondainfo--envscondainfo-econdaenvlist

裂缘冰释·2022-11-26 14:03

OpenPose人体姿态估计详细配置（win10）

2.配置要求CUDA（英伟达GPU）版本：至少有1.6GB可用的NVIDIA显卡（该nvidia-smi命令检查Ubuntu中可用的GPU内存）。BODY_25

爱笑的tiger·2022-11-26 12:56

ubuntu 18.04下安装Anaconda、Cuda、Cudnn、gpu-Pytorch

登录服务器后，首先查看下系统版本：cat/proc/version，我们这个服务器有点特殊是arm版本的，通过nvidia-smi查看服务器显卡配置,这意味着我们要安装的cuda版本最高不能超过11.4

Pancy93·2022-11-26 10:32

【Xshell命令】常用命令，解决报错 -bash: cd: too many arguments

文件夹名若文件名中包含空格，此时会报错-bash:cd:toomanyarguments需修改命令将文件名用双引号""括起来，即：cd"mytest"（3）查看GPU命令watch-n1nvidia-smi

风巽·剑染春水·2022-11-26 01:24

Y9000p，3060-laptop，ubuntu安装显卡驱动nvidia-driver-470

laptop）+nvidia-driver-470用系统自带的软件和更新方法安装驱动，重启后，进入ubuntu系统左上角一直有图标一闪一闪，无法进入图形化界面，进入tty命令行界面能输入nvidia-smi

little vegitable dog·2022-11-26 00:54

Ubuntu18.04+Nvidia RTX 3060+Pytorch配置GPU环境

搜索并打开软件和更新，安装驱动1.3安装完成2.安装CUDA2.1下载官方CUDA2.2运行官网安装指令2.3添加环境变量2.4输入nvcc-V查看版本号**2.5：为什么nvcc-V与nvidia-smi

cosθ·2022-11-26 00:53

3DInfomax 化合物分子基于对比学习的向量表示及相似检索

化合物分子基于对比学习的向量表示首先把相关下载下来：gitclonehttps://github.com/HannesStark/3DInfomax.git1）数据分子准备和yml文件创建##数据加载1万个smi

loong_XL·2022-11-25 22:32

python3.7，显卡CUDA版本11.1，安装pytorch-CUDA

通过在CMD输入nvidia-smi命令可以在第一行最右边看到CUDA版本。

自律懒人·2022-11-25 16:01

【模型部署】CUDA 10.2 + cuDNN 8.1.1 + TensorRT 7.0.0 安装踩坑记录

0.本地环境说明：Ubuntu1804NVIDIA驱动440CUDA10.2cuDNN8.1.1TensorRT7.0.01.NVIDIA驱动版本查询nvidia-smi2.CUDA10.2由于之前的CUDA

__Watson__·2022-11-25 13:10

Linux下nvcc -V 与 nvidia -smi 已安装但command not found,but can be installed with:问题

问题描述：cuda已经安装过了，但是输入nvcc-V出现：Command'nvcc'notfound,butcanbeinstalledwith:sudoaptinstallnvidia-cuda-toolkit解决问题：!!!此时注意不能，输入命令：sudoaptinstallnvidia-cuda-toolkit不然会重新装一遍。此时需要解决此问题，需要加入环境变量，要记住安装cuda的版本号

superheroy·2022-11-25 13:06

Win10+RTX3080深度学习环境搭建，执行YOLO目标检测

doublecheck：win+rcmd，输入nvidia-smi1.2安装VS2019一定要先安装VS再安装CUD

狂野摇摇车·2022-11-25 09:01

ubuntu下的openpcdet环境配置

111的博客-CSDN博客_ubuntu深度学习环境搭建2安装gpu驱动用ubuntu自带的驱动安装，“软件与更新”->“附近驱动”->选择推荐版本->“应用更改”->完成后重启系统，调用nvidia-smi

薄荷味的summer·2022-11-25 07:34

pytorch指定GPU训练

主要讲单机多卡（单主机多GPUs训练）使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在多个GPU：使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的GPU数量，其中每个GPU被编上了序号：[0,1,2,3

LLY_A_·2022-11-25 06:44

在Anaconda的虚拟环境上安装cuda、pytorch、opencv以及tensorflow 以及相关报错。

1.安装cuda和对应的pytorch首先查看自己电脑能支持的cuda版本，查看方法，命令行输入：nvidia-smi这里我的cuda最高支持11.1的版本，下载的时候找11.1及以下的都可以然后是在命令行进入提前创建好的虚拟环境

熬夜会秃头QWQ·2022-11-25 04:45

ubuntu16.04安装cuda和pytorch时需要注意的坑

问题总结：显卡与驱动的版本要匹配，切忌根据nvidia-smi命令所显示的信息来判断所需的cuda版本得到图片中的信息后，我立马下载安装了cuda

稳瑜仙女·2022-11-25 03:53

pytorch的显存机制torch.cuda.empty_cache()

但有一点需要注意，当我们有一部分显存不再使用的时候，这部分释放的显存通过Nvidia-smi

冬日and暖阳·2022-11-24 19:12

PaddleDetection多卡训练配置(Linux环境)

PaddleDetection多卡训练配置(Linux环境)1.查看当前设备显卡数量nvidia-smi2.设置可用显卡假设从上一步查询到本机有4张显卡#设置4张卡可用exportCUDA_VISIBLE_DEVICES

Alex-Leung·2022-11-24 19:56

11.23 gpu问题

1、查看GPU信息nvidia-smi2、下载pytorch.org对应的pytorchgpu版本安装即可3、nomodelcv2安装opencv-pythonpipinstallopencv-pythonLinksforopencv-python4

python@king·2022-11-24 19:38

yolov5-pytorch环境安装教程

查看本机电脑cuda版本的方法：方法：win+R打开cmd，输入nvidia-smi，效果如下2.annacoda安装：使用百度等引擎搜索anaconda进入官网

初途旅者·2022-11-24 18:05

PyTorch与PyTorch Geometric的安装

GPU与CUDA,Python,PyTorch的匹配1.查看Linux系统中GPU的基础信息/NVIDIADriverVersionnvidia-sminvidia-smi是nvidia的系统管理界面，

子非闕·2022-11-24 17:05

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