nvidia-smi --help 显示所有可用的命令行选项。 nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.total 查询每个 GPU 的显存使用量和总显存。 nvidia-smi --query-gpu=gpu_name,driver_version 查询 GPU 名称和驱动版本。 nvidia-smi --query-gpu=temperature.gpu 查询 GPU 当前的温度。 nvidia-smi --query-gpu...
1、打开命令提示符 2、输入nvidia-smi 3、打开以下链接并找到上一步中的CUDA版本号 4、打开以下链接查询pytorch支持的CUDA版本 https://pytorch.org/get-started/locally/ 二、下载和安装CUDA 1、打开以下链接下载CUDA 2、选择对应电脑系统的软件版本 3、查看安装在计算机的CUDA版本 注:因为跑项目配置不同版本的pyt...
或者在命令行搜索cmd,打开命令提示符 输入NVIDIA-smi 就可以看到版本信息 1.下载CUDA 我这里安装的CUDA11.1版本 进入CUDA官网下载CUDA11.1:CUDA Toolkit 11.1 Update 1 Downloads 然后等待下载完成即可 还有其他版本可以下载,自己选择合适的版本下载即可:CUDA Toolkit Archive 配置表:NVIDIA CUDA Toolkit Release Notes 2...
我们将使用PyTorch构建一个分类模型，并在不使用梯度检查点的情况下训练它。记录模型的不同指标，如训练所用的时间、内存消耗、准确性等。由于我们主要关注GPU的内存消耗，所以在训练时需要检测每批的内存消耗。这里使用nvidia-ml-py3库，该库使用nvidia-smi命令来获取内存信息。pip install nvidia-ml-py3 为了简单起...
cmd命令行输入nvidia-smi,在第一行最右边可以看到CUDA的版本号,我的版本是11.1 2、安装Pytroch 1、点击进入Pytorch官网 然后选择Get Started,就是如下界面 2、这里进行Pytorch版本的选择,首先我选择的是Stable稳定版,然后OS是Windows系统,Package包就使用Conda,Language肯定选Python,最后的Compute Platform就根据大家的需求...
首先在命令行输入nvidia-smi指令就能看到自己nvidia的驱动版本(前提是电脑上有装nvidia的驱动)。 然后在NVIDIA官网,看下CUDA版本以及GPU驱动的对应关系: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 通过上表可以发现,如果要使用CUDA11.3,那么需要将显卡的驱动更新至465.19.01或以上(Linux x86...
python可以借助nvidia-smi查看gpu的内存情况等 import subprocess # 执行nvidia-smi命令以获取GPU信息 nvidia_smi_output = subprocess.check_output("nvidia-smi", shell=True).decode() # 切分输出为每个GPU的信息 gpu_info = nvidia_smi_output.strip().split('\n\n') ...
步骤1:查电脑是否支持NVIDIA。 如果是看过我之前那篇帖子的友友们,应该知道哈,我这里就直接说一种方法,能够 往下面走就行。 ①cmd命令行[nvidia-smi],可以看到版本,说明有GPU。 ②从设备管理器看【控制面板(左下角搜索)→设备管理器(有些打开以后没有显示找到[硬件与声音]里面就有)→显示适配器】 ...
1.看驱动 组合键按win+r，之后输入cmd，然后在命令行中输入 nvidia-smi 会弹出图1所示界面。537.42...
data parallel使用方法 1. 利用nvidia-smi命令，我们可以查看我们有几块GPU,以及对应的编号和状态：2. ...