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。
5.2. 检测 NVIDIA 支持 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 python3 -c"import tenso...
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。
5.2. 检测 NVIDIA 支持 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])))" [图片上传...
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 ...
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,只不过无法使用nvidia-smi对GPU状态进行查询。
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 ...