目录 Linux 查看 CUDA 版本 查看 cuDNN 版本 Windows 查看 CUDA 版本 查看 cuDNN 版本 References Linux 查看 CUDA 版本 方法一: nvcc --version 或 nvcc -V 如果 nvcc 没有安装,那么用方法二. 方法二: cat /usr/local/cuda/version.txt 当安装了多个版本的 CUDA 时,方法二也不管用,不能判断使用的是哪个版本的 CUDA,这个时候看方法三. 方法三: nvidia-smi 查

1.查看cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt2.查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 按照结果顺序读取出版本号

今天小R又知道了一个新的小常识,个人觉得还是蛮实用的,可能对于有些新手来讲应该也不知道吧. 如:大家都知道window查看命令是用  “netstat -an”   , 如图显示一大推打开的端口. 但是,你们可知道怎么查看是哪些应用程序占用了端口呢? 今天小R告诉大家,  输入“netstat -ano ”  (跟“netsat -an”  区别在于前者多了一个PID的值,而这个PID的值作用是很大很大的) ,记住端口后面的PID值,然后输入 "   tasklist|findstr "

查看 CUDA 版本: cat /usr/local/cuda/version.txt 查看 CUDNN 版本: cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A

Window小技巧 #快捷键 Win+G --录像 psr --问题记录器 #查看系统激活信息 WIN键+R调出运行框,在运行框中cmd winver 回车后就能看到当前系统的版本 slmgr.vbs -dli 显示:操作系统版本.部分产品密钥.许可证状态 slmgr.vbs -dlv 显示:最为详尽的激活信息,包括:激活ID.安装ID.激活截止日期 slmgr.vbs -xpr 显示:是否彻底激活 slmgr.vbs -ipk 更换Windows 7 序列号 #window自动修复丢失.被替换

一.Linux版本:查看服务端版本 **二者都可以** redis-server -v redis-server --version 查看客户端版本 **二者都可以** redis-cli -v redis-cli --version 进入客户端 redis-cli 二.Window版本:查看服务端版本 1.启动服务端:redis-server 2.启动客户端:redis-cli 3.客户端输入:info

可以用下面的命令查看 cat /usr/local/cuda/version.txt 如果想用nvcc来查看可以用下面的命令 nvcc -V 如果环境内没有nvcc可以安装一下,教程是矩池云上如何安装nvcc 很多人会问为什么nvidia-smi里面的cuda会不一样,接下来我来介绍一下 可以看到环境内的CUDA 版本是10.2,而nvidia-smi的CUDA版本是10.0.很奇怪的是有时候绝大多数情况代码也能整成跑起来,stackoverflow上的一个解释如下: CUDA有两个主要的API

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.

cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR 转发:https://medium.com/@changrongko/nv-how-to-check-cuda-and-cudnn-version-e05aa21daf6c

1. 查看所有端口占用 netstat -ano 2. 查看指定端口占用 netstat -ano | findstar "8080" 其中11152 对应为进程号 3. 查看进程号对应的进程 tasklist | findstr "11152" 4. 结束进程 taskkill /f /t /im javaw.exe

nvcc -V 没有找到直接查询cudann版本的命令,但发现cudann装在 /usr/local/cuda/lib64/目录下,libcudnn.so就是相应版本

netstat -nao |findstr "2129" 列出所有端口的情况 tasklist|findstr "pid" 查看对应进程信息

查看哪个进程在用 netstat -aon|findstr "8080" TCP    0.0.0.0:8080           0.0.0.0:0              LISTENING       6252 根据查出的进程号查出哪个应用在用 tasklist|findstr "6252" nginx.exe                     6252 Services                   0      1,896 K

管理员方式运行cmd netstat -n

for /f "skip=9 tokens=1,2 delims=:" %i in ('netsh wlan show profiles') do  @echo %j | findstr -i -v echo | netsh wlan show profiles %j key=clear

最近写项目,总是出现端口被占用的问题,原来傻傻的把电脑重启一下,终于有一天受不了了,想要想办法解决.刚开始从网上找了好多教程,发现不行.开始自己尝试,终于,成功的将占用端口的进程杀掉.在此记录下过程(以8080端口为例): 第一步,打开cmd命令窗口,输入命令,根据端口号查找对应的进程号netstat -ano | findstr 80 //列出进程极其占用的端口,且包含 801结果如下: 发现 8080 端口被 PID(进程号)为 9268 的进程占用. 第二步, 据进程号寻找进程名称task

1:linux操作系统 netstat 命令用于显示各种网络相关信息,即网络状态.而我主要使用netstat查看端口号是否启动: 参数详情: 1 -a (all)显示所有选项,默认不显示LISTEN相关 -t (tcp)仅显示tcp相关选项 -u (udp)仅显示udp相关选项 -n 拒绝显示别名,能显示数字的全部转化成数字. -l 仅列出有在 Listen (监听) 的服務状态 -p 显示建立相关链接的程序名 -r 显示路由信息,路由表 -e 显示扩展信息,例如uid等 -s 按各个协议进行统

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

window 10 安装paddlepaddle 1.7 GPU版本 1)更新显卡驱动 2)安装cuda 10 https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal 3)安装对应cuda 10 的cudnn包(需要注册) https://developer.nvidia.co

00 想说的 深度学习的环境我配置了两个阶段,暑假的时候在一个主攻视觉的实验室干活,闲暇时候就顺手想给自己的Ubuntu1804配置一个深度学习的环境.这会儿配到了anaconda+pytorch+cuda,但是记忆里是显卡始终配不好. 1 torch.cuda.is_available() 2 >> False 3 # 表示显卡不配套 当时我以为就崩了. 确实是崩了,应该是navigator出现了一些问题. 事实上根据后续的回忆,是当时的自己对这些东西没有一个清楚的认识,pytorch装好就