smi 第25页

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

nvidia-smi命令无法正常使用的解决方案

深度学习训练模型之时需要GPU支持，但是当我们输入nvidia-smi之后会提示类似于NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn’tcommunicatewiththeNVIDIAdriver

贱贱的剑·2022-11-20 14:09

Torch not compiled with CUDA enabled

cmd下：nvidia-smi如果

梦想.极客·2022-11-20 12:32

报错：Torch not compiled with CUDA enabled看这一篇就足够了

在运行YOLOV1训练代码时，报出该错误原因很简单：CUDA和Torch版本不兼容遇到这类问题先检查电脑的CUDA支持版本：打开cmd，输入nvidia-smi可以看到红框里的是电脑支持的最高版本的cuda

铁刘·2022-11-20 12:46

（1）paddle---在anaconda中安装paddle环境

condaremove-nchenpaddle_cp310--all（2）查看现有环境condaenvlist#查看现有环境2、安装paddlepaddle（1）查看自己安装的cuda版本nvidia-smi

chencaw·2022-11-20 12:50

pytorch torchvision pip本地安装,可快速安装

pip快速安装pytorchtorchvision1.先在命令窗口查看自己的cuda对应版本，如果有独立显卡，可使用cuda加速器处理，输入指令为nvidia-smi,我的版本为cuda11.42.可在

qq_41277534·2022-11-20 11:49

机器学习（1）——安装与配置 Anconda 、tensorflow、keras、jupyter notebook

安装tensorflow-gpu之前须知安装之前需要了解的，最重要的东西就是版本的问题，首先再windowspowershell中键入nvidia-smi，查看自己的显卡驱动，以及的与其对应的CDUA的版本

LionelMartin·2022-11-20 10:20

Ubuntu20 配置深度学习环境（完整版）

打开SSH：sudoaptinstallopenssh-serverservicesshdstartufwallowssh2.安装显卡驱动安装完系统后，进入终端输入：nvidia-smi发现英伟达驱动已经自动安装好了

xbs118·2022-11-20 09:14

Ubuntu安装cuda与cudnn，亲测可用

文章目录前言一、安装显卡驱动二、安装cuda三、安装cudnn总结前言前段时间被派到现场去部署算法，之前同事搭好cuda的环境不好用了，具体表现为：1.屏幕的分辨率显示很奇怪且不可调节2.输入nvidia-smi

JulyLi2019·2022-11-20 09:37

ubuntu镜像源安装pytorch_pytorch+ubuntu安装总结

有就去更新独立显卡驱动驱动程序更新NVIDIA驱动程序下载www.nvidia.cn如果没有就直接跳到安装pytorch2.安装驱动后，然后看自己笔记本所支持的cuda的版本命令：nvcc-V和nvidia-smi3

犀牛故事陈墨·2022-11-20 08:10

Ubuntu20.04配置pytorch深度学习环境

环境系统Ubuntu20.04.4.LTS显卡3060显卡驱动安装系统后打开附加驱动安装后重启，此时显卡驱动安装完成打开终端测试一下nvidia-smi更换国内源参考网址https://cloud.tencent.com

小灰机的记录本·2022-11-20 08:36

ubuntu pytorch 深度学习环境配置

5.输入nvidia-smi查询NVIDIA版本，显示如下所示。6.遇到的问题及解决办法二.安装

tiger&sheep·2022-11-20 08:00

Windows系统安装PyTorch

具体参考下面网址所述（操作很简单就不重复了）：anaconda|镜像站使用帮助|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirror查看有无显卡window+r打开命令控制行，输入：nvidia-smi

YKbsmn·2022-11-20 07:54

nvidia-smi报错：NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver 解决方案

nvidia-smi报错：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning

HaijunXiong·2022-11-20 07:58

【NVIDIA】显卡报错：NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver

输入nvidia-smi报错如下：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning

_Hyomin_LL·2022-11-20 07:57

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

推荐频道

smi