然后nvidia-smi 看一下(提示没nvidia-smi命令的话 apt-get install装一下),这时候极大可能看到的列表为空。 查阅n卡官网的说明我们得知,还需要去https://www.nvidia.com/Download/index.aspx这个地址下载对应你显卡版本的GeForce Game Ready 驱动程序安装在windows上。 下载安装,重启电脑,再敲nvidia-smi命令,看到如...
环境: Window11下的WSL: 运行jax,导致nvidia-smi无法使用,不过经过测试发现虽然nvidia-smi报错无法使用,但是GPU已经可以正常使用,调用jax的GPU运行也保持正常,只不过无法使用nvidia-smi对GPU状态进行查询。
正在读取软件包列表... 完成 osuser@:~/dev/application-demo$ nvidia-smi Mon May 22 17:28:00 2023 +---+ | NVIDIA-SMI 530.46 Driver Version: 531.61 CUDA Version: 12.1 | |---+---+---+ | GPU Name Persistence-M|
dev_start.sh中通过nvidia-smi判断是否有GPU,直接改为GPU可用 使用国内镜像:bash docker/scripts/dev_start.sh -g cn 如果/etc/docker/daedom.json 文件为空,service docker start 就会失败
Jax报错:Windows系统环境下WSL中运行Jax会导致nvidia-smi报错退出,无法使用nvidia-smi和gpustat,环境:Window11下的WSL:运行jax,导致nvidia-smi无法使用,不过经过测试发现虽然nvidia-smi报错无法使用,但是GPU已经可以正常使用,调用jax的GPU运行也保持正常,只不过无
nvidia-smi [图片上传失败...(image-a6cfe9-1693540539058)] 我这里显示出了母机的 3060,说明 Docker 已经检测到这张显卡 5.3. 检测 TensorFlow支持 5.3.1 TensorFlow CPU python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))" ...
nvidia-smi 我这里显示出了母机的 3060,说明 Docker 已经检测到这张显卡 5.3. 检测 TensorFlow支持 5.3.1 TensorFlow CPU python3-c"import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))" 打印出了张量 5.3.2 TensorFlow GPU ...
nvidia-smi 1. 我这里显示出了母机的 3060,说明 Docker 已经检测到这张显卡 5.3. 检测 TensorFlow支持 5.3.1 TensorFlow CPU python3-c"import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))" 1. 打印出了张量 5.3.2 TensorFlow GPU ...
安装成功后,输入 nvidia-smi 来显示显卡信息: 至此cuda就安装完成了。 虽然已经可以正常使用,但系统会提示: 意思是虽然win11有代理配置,但没有镜像到wsl,无法使用代理。 搞开发的如果没有代理服务,那还搞什么开发,岂不是痴人说梦,何易于盲子夜行。 在用户目录新建:.wslconfig 配置文件: ...
nvidia-smi 我这里显示出了母机的 3060,说明 Docker 已经检测到这张显卡 5.3. 检测 TensorFlow支持 5.3.1 TensorFlow CPU python3-c"import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))" 打印出了张量 5.3.2 TensorFlow GPU ...