smi

tensorflow指定GPU与动态分配GPU memory

在tensorflow中，默认指定占用所有的GPU，如需指定占用的GPU，可以在命令行中：exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=1这样便是只占用1号GPU，通过命令nvidia-smi可以查看各个
sherry颖·2020-07-28 10:16

Python 画专题图

完成了大部分的出图工作，搞明白了就很方便并且超级爽啊，matplotlib库真的好用呀，和单纯在ArcGIS里出图是完全不一样滴感觉是做台风对海域的影响分析，所以主要是处理完的海色数据成图（源数据是MODIS的L3SMI
土狗666·2020-07-28 08:59

环境变量的一些讨论来自chianunix(自己也有发表哦)

##ident"@(#)local.profile1.1001/06/23SMI"sttyi
jayli426·2020-07-28 00:27

//TODO 华硕笔记本ubuntu14.04安装caffe环境

nvidia-smiWedApr2509:21:172018+-----------------------------------------------------------------------------+|NVIDIA-SMI375.26DriverVersion
coding思想·2020-07-27 16:53

linux服务器显卡崩溃解决方案

在登录界面出现分辨率特别大，整个图形界面特别大，并且怎么也登录不上去的情况时对于这种情况，一般就是显卡驱动崩了的原因，所以我们可以首先检查显卡驱动是否有问题nvidia-smi如果出现说驱动链接不上什么的问题
·2020-07-27 10:29

深度神经网络训练无法使用GPU

我发现训练的时长不对劲,所以调GPU使用情况来看.用命令:watch-n0.2nvidia-smi每隔0.2刷新显示GPU使用情况.发现使用率最低是3%左右,最高也就30%,并且一直大幅变化.这是不符合
Wenmin_Yao·2020-07-27 10:03

ubuntu18.04+tensorflow-gpu==1.11.0+cuda9.0+cudnn7.3.1 配置

电脑配置：ubuntu18.04,TitanXp,驱动390.116，cuda9.1,cudnn7.3因为tensorflow-gpu需要cuda9.0版本，所以要继续安装cuda9.0GPUnvidia-smi
_g_y_·2020-07-16 05:03

nvcc -V版本与（nvidia-smi）CUDA版本不一致

nvidia-smi的结果除了有GPU驱动版本型号，还有CUDADriverAPI的型号
liangbaqiang·2020-07-15 15:26

如何让HBuilderX开发工具创建的uni-app项目调试运行在你的手机上，我们不需要安装手机模拟器调试运行程序

演示源码下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1d5tEaCC1lku-SMI7QxRhHA提取码：59lc演示项目目录结构如下图所示：我的手机型号是vivoX20,刚在天猫上买了一条原装的手机
zhengzizhi·2020-07-15 12:47

2019-12-31：InsightFace项目实战（一）环境配置、搭建和测试

Tensorflow1.14-gpu+CUDA9.0.176+CUDNN7.6.4查看系统版本命令：find/etc/-name*-release，然后catrelease文件路径查看GPU版本命令：nvidia-smi
沈雁·2020-07-15 06:00

在 windows 上使用 clion 调试 rust 代码

开一个mingw的终端，安装编译工具：pacman-Syupacman-Smi
weixin_30491641·2020-07-15 03:31

ksz8863调试总线，

ksz8863是一款交换芯片，结构如下：有2个完整的MAC+PHY，还有第三路网口，只有一个MAC3，右边是switch逻辑，下边是控制接口，支持i2c/spi/smi1.片子的rmii/mii接口支持
wandersky0822·2020-07-15 02:57

多GPU训练深度学习总结

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1"当监视GPU的使用情况（nvidia-smi-l1）的时候会发现，尽管GPU不空闲，实质上只有一个GPU在跑，其他的就是闲置的占用状态
Lonwayne·2020-07-15 00:08

Tensorflow/keras 小白易踩的坑

首先使用nvidia-smi查看当前服务器中的GPU使用情况，然后找一块可用显存多的GPU使用。
acnowa·2020-07-14 19:47

The NVIDIA driver on your system is too old错误的解决办法

检查过程为：鼠标右键“我的电脑”->属性->设备管理器->显示适配器->更新驱动程序2、下载CUDA首先看自己的驱动版本，打开cmd，直接输入nvidia-smi即可查看。然后查看CUDA
ShuffledRDD·2020-07-14 18:39

Zabbix 正则结合JavaScript简化Trap告警信息

不便快速查看到告警信息，要小陈给处理成简单易懂的形式，于是乎，操作如下：环境：zabbix4.2.5，已安装snmptrap服务1、从计算节点收到snmptrap如下图：需要提取出来的信息如下：SNMPv2-SMI
Zabbix_Z大叔·2020-07-14 10:41

linux服务器出现nvidia-smi没有用

nvidia-smiNVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn’tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning.step1：sudoapt-getinstalldkmsstep2:sudodkmsinstall-mnvidia-v440.44再次输
Mr_Lowbee·2020-07-14 05:06

SNMP OID 的使用方法

root@es-9~]#snmpwalk-v2c-cpublic123192.168.40.2.1.3.6.1.2.1.1.2.0SNMPv2-MIB::sysObjectID.0=OID:SNMPv2-SMI
爱你爱我·2020-07-13 13:33

2017顺丰科技java开发

一、基础技能（20题）1、冒泡排序（从小到大），比较次数（10,8,6,4,2）解析：冒泡排序算法的比较次数为n(n-1)/2，n位待排序的个数2、考察栈3、DNS概念4、SMI的功能5、Jquery，
MiGuMelody·2020-07-13 08:46

Linux命令行

具体参数选择什么的可以在细看文档：ps//查看进程,可以和grep结合，是结果更易查看ps-ef|grepcaffegrep//文本搜索命令，可以使用正则表达式匹配top//查看cpu,内存使用情况nvidia-smi
小肥柴不是小废柴·2020-07-12 17:03

nvidia-smi 命令解读

nvidia-smi是用来查看GPU使用情况的。我常用这个命令判断哪几块GPU空闲，但是最近的GPU使用状态让我很困惑，于是把nvidia-smi命令显示的GPU使用表中各个内容的具体含义解释一下。
mijing·2020-07-12 16:14

windows10下如何查看nvidia显卡（GPU）的利用率和温度（以及显卡正常温度的范围）

.win+R，再输入‘CMD’进入命令行模式2.输入命令（直接复制即可）：cdC:\ProgramFiles\NVIDIACorporation\NVSMI3.输入命令（直接复制即可）：nvidia-smi.exe
陈知鱼·2020-07-12 12:23

在Ubuntu、NVIDIA_TX2下查看CPU/GPU/内存使用率

一、Ubuntu1、cpu、内存1)使用top命令$top2)更直观的工具htop$sudoapt-getinstallhtop$htop2、gpu用nivida-smi命令，$nvidia-smi这个命令只能显示一次
小妖～·2020-07-12 12:38

NVIDIA-SMI has failed 问题解决（无需重装驱动）

NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver在ubuntu启动过程中的GRUB菜单中有：UbuntuAdvancedoptionsforUbuntuWindows10(loader)(on/dev/sda1)systemsetup选择AdvancedoptionsforUbuntu，子菜单选择启动的内核版本un
雪刚下·2020-07-12 11:18

网页视频播放器代码大全 + 21个为您的网站和博客提供的免费视频播放器

网页中嵌入视频代码综合完全版1.avi格式代码片断如下：程序代码2.mpg格式代码片断如下：程序代码3.smi格式代码片断如下：程序代码4.rm格式代码片断如下：程序代码5.wmv格式代码片断如下：程序代码
weixin_30418341·2020-07-12 06:21

Pytorch解决 RuntimeError: CuDNN error: CUDNN_STATUS_SUCCESS

CuDNNerror:CUDNN_STATUS_SUCCESS在错误出现前，我的环境是：OS：Ubuntu16.0.4GPU:NVIDIAGForceRTX2080（查看GPU及驱动信息可使用命令：nvidia-smi
YUYUYUR·2020-07-12 05:34

Tensorflow如何使用一个或多个GPU进行训练

Tensorflow如何使用一个或多个GPU进行训练注意：训练前要用nvidia-smi来查看一下当前GPU的使用情况，不要一下子就放上去跑把大家一起挤挂了，这是负责任的行为。
懂懂懂懂懂懂懂·2020-07-12 05:49

centos NVIDIA-SMI has failed

centosNVIDIA-SMIhasfailedcentosNVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn’tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning验证步骤：\1.首先验证你是否有nvidia的显卡（http://developer.nvidi
Jia_11·2020-07-12 01:33

Golang SNMP的使用

root@es-9~]#snmpwalk-v2c-cpublic123192.168.40.2.1.3.6.1.2.1.1.2.0SNMPv2-MIB::sysObjectID.0=OID:SNMPv2-SMI
爱你爱我·2020-07-11 23:36

机器学习中代码出现tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError，from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY

此文为解决机器学习中使用tensorflow，在运行代码出现上述报错情况1.先运行nvidia-smi检查GPU运行情况，若内存够用进入22.代码应作已下修改importtensorflowastfimportosos.environ
imumu_xi·2020-07-11 23:35

Failed to initialize NVML: Unknown Error 的解决方法——简记

服务器环境：WindowsServer2012R264位操作系统，基于x64的处理器缘由：升级服务器驱动之后，发现在cmd窗口下使用nvidia-smi.exe相关命令查看GPU情况时，报错如下：FailedtoinitializeNVML
至简1995·2020-07-11 23:29

Ubuntu中安装GPU版本的pytorch/windows下安装cpu版本的pytorch

sudoadd-apt-repositoryppa:graphics-drivers/ppa$:sudoapt-getupdate$:sudoapt-getinstallnvidia-384$:sudoreboot$:sudonvidia-smi
ljdobest·2020-07-11 23:58

解决使用nvidia-smi命令显示NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver

之前使用nvidia-smi命令能够成功显示显存的使用情况，但是最近就不行了，提示如下错误NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn’tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning
lj_tang_tf·2020-07-11 19:27

GPU运行Tensorflow的几点建议

GPU运行Tensorflow的几点建议：1.在运行之前先查看GPU的使用情况：指令：nvidia-smi备注：查看GPU此时的使用情况或者指令：watchnvidia-smi备注：实时返回GPU使用情况
ywfwyht·2020-07-11 19:23

NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver.

这是一个巨坑重要的话说三遍不要更新你的Ubuntu内核不要更新你的Ubuntu内核不要更新你的Ubuntu内核为什么呢？因为当你更新你的内核之后，你进入的系统默认使用最新的，而这个最新的却不会把你之前安装的nvidia驱动也迁移过来，所以导致:驱动崩坏——>重装驱动——>更新内核——>驱动崩坏——>重装驱动的死循环。那么现在除了重装驱动还有救么？有!我们要去做的，就是修改系统配置使启动系统时启用我
任尔hz·2020-07-11 18:13

nvidia-smi指令解析

NVIDIA自带可视化工具VisualProfiler来看程序对GPU的应用效率，对于一些已经搭好的框架如tensorflow和caffe等，想到监控的方法就是在训练或者测试时直接用命令：nvidia-smi
night李·2020-07-11 15:55

网页嵌入视频播放器代码大全

网页中嵌入视频代码综合完全版1.avi格式代码片断如下：程序代码2.mpg格式代码片断如下：程序代码3.smi格式代码片断如下：程序代码4.rm格式代码片断如下：程序代码5.wmv格式代码片断如下：程序代码
lqc851011·2020-07-11 11:22

ARM TrustZone

内核态程序要进入安全区，需要执行SMI（securemonitorinterrupt，在cp15安全状态寄存器中置s位）指令。用户态程序需要调用api接口，操作系统检查程序是否安全，
lognbow·2020-07-11 11:27

我所认识的ACPI（2）

ACPI常用的寄存器，及寄存器位的含义ACPI_ENABLE,当向SMI_CMD写入这个值的时候，系统将触发事件进入ACPI模式GPE0_BLK,GPE1_BLKGeneralPurposeEvent0andGeneralPurposeEvent1BlockP_BLKProcessorControllingfeatures
huangkangying·2020-07-11 07:54

win10 实现nvidia-smi 刷新显示

在Linux系统下，我们可以用watch命令刷新显示nvidia-smi的信息。在win系统下，我们用python脚本也实现了类似的功能。
峰峰晶晶·2020-07-11 05:37

watch命令的监控结果输出到文件

所以输出重定向到文件中很不方便，比如这样做的话有很多乱码：(watch-n60)>>file.log所以可以的解决方法有两个把输出结果的语句写到command里面比如监控GPU的显存变化并写入日志watch-n3'nvidia-smi-q-dMEMORY
angshanglu6099·2020-07-11 02:06

Tensorflow实战(三)：验证码识别

首先我先介绍一下在训练过程中需要的两个bug以及解决方案：1、GPU显存被占用解决方案：#找到占用GPU的进程nvidia-smi-q#杀死进程kill-p
翟常贺·2020-07-11 00:24

Ubuntu20.04安装cuda10.1

在终端执行以下命令：nvidia-smi如果CUDAVersion:…这里的版本号大于等于10.1（我的是10.2），就可以安装cuda10.1.关键
wwlswj·2020-07-10 12:32

Ubuntu下实时查看Nvidia显卡显存占用情况和GPU温度

一、查看Nvidia显卡显存占用情况查看Nvidia显卡显存占用情况nvidia-smi效果如下：显示的表格中：Fan：风扇转速（0%–100%），N/A表示没有风扇Temp：GPU温度（GPU温度过高会导致
王魚己(Virgil)·2020-07-10 11:04

sum()over()和count()over()分析函数

revenuenumber);插入测试数据insertintotestvalues('11','smith','hangzhou','市场',1000);insertintotestvalues('12','smi
weixin_30856965·2020-07-10 07:32

SMI（MDC/MDIO）总线接口介绍

1.MDIO接口SMI：串行管理接口（SerialManagementInterface），也被称作MII管理接口（MIIManagementInterface），包括MDC和MDIO两条信号线。
bangbang170·2020-07-10 04:35

Linux/Windows查看GPU信息

\ProgramFiles\NVIDIACorporation\NVSMI此路径下，再输入上述命令，即：cdC:\ProgramFiles\NVIDIACorporation\NVSMInvidia-smi
imyangshao·2020-07-09 23:40

【GPU】GPU状态显示和部分指标含义

首先打开C盘，找到NVSMI文件夹，找到nvidia-smi.exe，打开cmd，将其exe拖到命令提示符窗口，回车后显示GPU信息，相应的指标信息如下：GPU：GPU编号；Name：GPU型号；Persistence-M
White_XZX·2020-07-09 21:35

F5负载均衡 MIBs bigip oid

F5MIBs分组bigip-ltmpool-statoid=".1.3.6.1.4.1.3375.2.2.5.2.3.1.1"name="ltmPoolStatName"smi-type="string"oid
iteye_14840·2020-07-09 17:59

【存储入门必读】存储基础知识

网关式和横向扩展式（Scale-out）1.6SAN网络性能问题排错指南（新）第2章主要协议和相关技术2.1SCSI2.2FCIP2.3iSCSI,FC和FCoE的比较2.4虚拟网络学习笔记之一：VXLAN2.5SMI-S
figo829·2020-07-09 16:13
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