如果你用的 Keras 或者 TensorFlow, 请移步 怎么查看keras 或者 tensorflow 正在使用的GPU In [1]: import torch In [2]: torch.cuda.current_device() Out[2]: 0 In [3]: torch.cuda.device(0) Out[3]: <torch.cuda.device at 0x7efce0b03be0> In [4]: torch.cuda.device_count() Out[4]: 1

查看显卡使用 lspci |grep VGAemos@emos-desktop:~$ lspci -vnn | grep -i vga00:02.0 VGA compatible controller [0300]: Intel Corporation Device [8086:0be2] (rev 0b)

Linux中查看显卡硬件信息 https://ywnz.com/linuxjc/67.html lspci -vnn | grep VGA -A 12lshw -C display 查看当前使用的显卡驱动sudo lshw -c video | grep configuration检查显卡驱动的详情:modinfo i915 我们可以使用 glxinfo 命令来获查看得 OpenGL 的详细信息:glxinfo | grep OpenGL apt install mesa-utilsMesa是一

查看显卡信息 root@ubuntu:/home/ubuntu# lspci |grep -i vga 02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GM200 [GeForce GTX TITAN X] (rev a1) 显示当前GPU使用情况 root@ubuntu:/home/ubuntu# nvidia-smi -l nvidia-smi(显示一次当前GPU占用情况)nvidia-smi -l(每秒刷新一次并显示)watch

使用Deepfakes(AI换脸) 软件,拼的就是配置,耗的就是时间,考验的是耐心. 配置好了,时间就少了. 所以玩这种软件,硬核需求就是:配置,配置,配置.  我的电脑能跑这个软件么?也是很多新手的必问题目. 下面就介绍一下window系统查看显卡和显存的几种方法.因为的系统为win10, 我就主要win下面的操作.最后说一下win7. 方法1:设备管理 首先,点击任务栏最左边的window图标或者按一下Ctrl和Alt中间的Win图标. 然后,搜“设备管理器” 然后,双击打开,找到显卡适配器

import torch import torchvision print(torch.cuda.is_available()) 上面的命令只是检测CUDA是否安装正确并能被Pytorch检测到,并没有说明是否能正常使用,要想看Pytorch能不能调用cuda加速,还需要简单的测试一下: a = torch.Tensor(5,3) a=a.cuda()print(a) 一般来讲,输出主要是报48号错误,也就是CUDA的问题,出现这个问题在于硬件的支持情况,对于算力3.0的显卡来说,如果安装了9.

安装: 1.先安装tensorflow-gpu,需要查看对应的版本,通过pycharm运行程序时会报错,提示需要安装CUDA,且会指明需要版本号 >> pip install tensorflow-gpu 2.下载安装CUDA软件,选择相应的版本及操作系统,下载并安装: CUDA下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 3.下载cuDNN库,开始需要注册等基本信息,下载并解压,将解压后的bin, include, lib三个文件夹拷贝到

lspci  | grep -i vga 这样就可以显示机器上的显卡信息,比如 [root@localhost conf]# lspci | grep -i vga01:00.0 VGA compatible controller: nVidia Corporation Device 1081 (rev a1)02:00.0 VGA compatible controller: nVidia Corporation GT215 [GeForce GT 240] (rev a2)08:05.0 V

一.更改ulimit: vim /etc/security/limits.conf 在文件最下方添加以下内容 * soft nofile 65536* hard nofile 65536 二. gcc升级: 查看可用gcc镜像: yum install centos-release-scl scl-utils-build 选GCC安装包 yum install devtoolset-6-gcc.x86_64 devtoolset-6-gcc-c++.x86_64 devtoolset-6-gcc

pytorch 为了节省显存,在反向传播的过程中只针对计算图中的叶子结点(leaf variable)保留了梯度值(gradient).但对于开发者来说,有时我们希望探测某些中间变量(intermediate variable) 的梯度来验证我们的实现是否有误,这个过程就需要用到 tensor的register_hook接口.一段简单的示例代码如下,代码主要来自pytorch开发者的回答,笔者稍作修改使其更符合最新版的pytorch 语法(v1.2.0). grads = {} def save

查看 nvidia 显卡 $ lspci | grep -i nvidia 02:00.0 3D controller: nVidia Corporation Device 1023 (rev a1) 03:00.0 3D controller: nVidia Corporation Device 1023 (rev a1) $ lspci -v -s 02:00.0 02:00.0 3D controller: nVidia Corporation Device 1023 (rev a1) S

由于开发工作中要用到OpenGL的API进行渲染,公司配的电脑又是集成显卡,所以想知道显卡对OpenGL的支持程度. 下面介绍的方法就解决了这一点. 1.下载安装EVEREST Ultimate Edition到电脑上 下载地址:自行百度. 2.打开EVEREST Ultimate Edition 界面如下: 3.点击左侧:显示设备,下拉 4.点击左侧OpenGL 显卡对OpenGL支持的所有信息都有了. <来源:http://blog.csdn.net/xiaoguaihai/article/

查看GPU型号 lspci | grep -i nvidia 查看NVIDIA驱动版本 sudo dpkg --list | grep nvidia-*

在用pdb debug的时候,有时候需要看一下特定layer的权重以及相应的梯度信息,如何查看呢? 1. 首先把你的模型打印出来,像这样 2. 然后观察到model下面有module的key,module下面有features的key, features下面有(0)的key,这样就可以直接打印出weight了,在pdb debug界面输入p model.module.features[0].weight,就可以看到weight,输入 p model.module.features[0].weig

1.查看笔记本自带算力 运行C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\extras\demo_suite目录下的deviceQuery.exe: CUDA Capability Major/Minor version number:    5.0 表示算力是5.理论上这个数字越大越好. 知乎答案:算力高于3.1就行,目测750m以上水平就可以跑深度程序. https://blog.csdn.net/u013925378/art

当输入nvidia-smi时出现 NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.报错,解决方式: sudo apt-get install dkms sudo dkms install -m nvidia -v 460.73.01 # 460.73.01是驱动

A卡: [root@t1 ~]# lspci | grep -i vga 00:02.0 VGA compatible controller: Cirrus Logic GD 5446 N卡: [root@t1 ~]# nvidia-smi bash: nvidia-smi: command not found...

nvidia-smi 连续查看显卡状态 sudo watch nvidia-smi

1. TechPowerUp GPU-Z:查看显卡体质 下载地址:Download TechPowerUp GPU-Z | techPowerUp 点击 bus interface 后的?进行显卡的体质测试: 现在测试体质 找到gpu上面的窗口 右击,选中 read aisc-. 就可以看到自己显卡的体质 2. sensors 选项卡:显卡传感器参数的实时性变化

1. nvidia-smi 查看显卡信息 nvidia-smi 指的是 NVIDIA System Management Interface: 在安装完成 NVIDIA 显卡驱动之后,对于 windows 用户而言,cmd 命令行界面还无法识别 nvidia-smi 命令,需要将相关环境变量添加进去.如将 NVIDIA 显卡驱动安装在默认位置,nvidia-smi 命令所在的完整路径应当为: C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 也即将上述路径添加进