smi

环境搭建--anaconda环境下运行YoloV5的torch环境配置

文章用于记录,防止以后忘记~系统环境:Ubuntu16.04驱动与CUDA版本:NVIDIA-SMI430.64DriverVersion:430.64CUDAVersion:10.1Python版本:
片酷·2022-11-22 19:06

Windows下安装pytorch gpu版本

pytorchgpu版本安装自己安装后的一个总结1.下载安装anaconda2.查看cuda版本号，终端中命令nvidia-smi查看3.下载cuda命令nvcc--version查看是否安装成功一般不要修改默认安装的位置
阿芙罗蒂·2022-11-22 18:49

Win环境下配置PyTorch深度学习环境

0.查看Nvidia驱动dos命令框下（快捷键win+r，输入cmd）输入nvidia-smi可以直接查看
吃鱼不卡次·2022-11-22 15:52

RuntimeError: Error compiling objects for extension 和nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘c

记录一下最近跑TinaFace代码在原来服务器跑没有问题，新服务器跑遇到的错误首先，按照官网步骤安装相关包：本人环境：显卡驱动版本：NVIDIA-SMI460.73.01DriverVersion:460.106.00CUDAVersion
JaciusCV·2022-11-22 11:59

Win10安装cuda、cudnn检测是否安装成功

1.进入终端激活创建的虚拟环境：condaactivatePyTorch通过nvcc-V和nvidia-smi分别查看cuda版本:这里我系统最高可支持的是11.6的cuda。
旅途中的宽~·2022-11-22 10:00

如何查看电脑是否成功安装CUDA

cmd打开命令行，输入：nvidia-smi右上角如有CUDAVersion即表示电脑上安装成功CUDA。
Min_doit·2022-11-22 10:27

查看显卡和cuda是否安装成功

我被这个问题尴尬了很久，nvidia-smi查看显卡驱动是否安装成功nvcc-V查看cuda是否安装成功，其实也就是cuda是否安装成功注明一下，以前一直以为要安装cudnn，其实cudnn是个加速包，
北京纯牛奶·2022-11-22 10:25

Linux系统中安装CUDA和cuDNN教程并检查安装成功

在服务器中输入：nvidia-smi，得到如下版本信息。第一行可以看到，最大支持cuda11.6。安装包下载在cuda官网选择合适的版本根据如图选择配置。安装成功会出现安装路径。
erdaidai·2022-11-22 10:51

nvidia-smi各个参数详解以及常用命令

1、nvidia-smi介绍nvidia-sim简称NVSMI，提供监控GPU使用情况和更改GPU状态的功能，是一个跨平台工具，支持所有标准的NVIDIA驱动程序支持的Linux和WindowsServer2008R2
浪迹天涯@wxy·2022-11-22 08:43

Linux查看当前Cuda（CUDA Toolkit ）版本

2、nvidia-smi这条命令不仅可以查看当前NVIDIA驱动的版本，还可以查询与此驱动相匹配的Cuda版本，虽是匹配，但是Cuda的版本可以略低于此时驱动匹配的Cuda版本，因此，我们可以安装版本高一点的驱动
普通网友·2022-11-22 08:01

ubuntu 快速安装 pytorch

一、pytorch环境搭建从官网pip安装速度太慢，这里介绍一种快速安装方法，首先打开在终端中输入nvidia-smi查看cuda版本，注意11.4的可以装11.111.2不一定得是11.4；其次去pytorch
nonocao·2022-11-22 08:01

cudaToolkit版本

cudaToolKit版本+-----------------------------------------------------------------------------+|NVIDIA-SMI418.87.00DriverVersion
best_scenery·2022-11-22 08:58

PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系

但可能用不了，建议用稳定版查询驱动版本nvidia-smi此处提供三种方法可供选择。（1）指
浪迹天涯@wxy·2022-11-22 08:26

在docker中配置pytorch(GPU)环境，cuda终于可用

后来就尝试直接拉取带有cuda的pytorch镜像，结果发现torch.cuda是false，一直很苦恼，网上也有说去拉取nvidia-driver的镜像，不过我想可能是nvidia-smi不可用的问题导致
RegionalCrimeUnit·2022-11-22 07:05

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
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