版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_33690342/article/details/81301624 1.Windows 系统在“运行”对话框中输入dxdiag,点击“确定” 按钮,会打开“DirectX诊断工具”窗口.再点击其中的“显示”标签页,便可查看电脑的显卡信息.我的是win10系统如下: 2.Linux 系统直接在terminal 终端输入以下命令:lsp

windows如何查看nvidia显卡(GPU)的利用率和温度 nvidia-smi 只要在文件夹C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe,把该文件拖到命令提示符窗口(win+R,再输入'CMD'进入),就可以显示关于GPU的信息,如下图所示: Windows 上不显示每个程序显存占用 N/A nvidia-smi 主要原因是这个功能在显卡显示画面时不能用 Not available in WDDM driver m

查看内存和CPU    单独查看内存使用情况的命令:free -m    查看内存及cpu使用情况的命令:top    也可以安装htop工具,这样更直观,    安装命令如下:sudo apt-get install htop    安装完后,直接输入命令:htop    就可以看到内存或cpu的使用情况了. 查看gpu 使用 nvidia-smi 命令 $ nvidia-smi但是这个命令只能显示一次,如果要实时显示,配合watch命令, 让一秒刷新一次 $ watch -n 1 nvidi

Linux版本cat /etc/redhat-releasecat /etc/lsb-release内核版本号cat /proc/version查看CPU信息(型号)cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c# 查看物理CPU个数cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l查看内存的插槽数,已经使用多少插槽.每条内存多大,已使用内存多大sudo dmide

1.在文件夹C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe2.把该文件拖到命令提示符窗口(win+R,再输入‘CMD’进入),就可以显示关于GPU的信息 从图里可以看到GPU的名称,温度,显存利用情况和GPU利用率,还有正在工作的GPU进程.这些信息已经足够我们对GPU的状态进行监控了.

命令: nvidia-smi 结果:

查看keras认得到的GPU from keras import backend as K K.tensorflow_backend._get_available_gpus() Out[28]: ['/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0'] 查看更详细device信息 from tensorflow.python.client import device_lib import tensorflow as tf print(device_lib.

首先检查自己的机器是否支持,否则都是白搭(仅仅有NVIDIA的显卡才支持.可在设备管理器中查看) 假设不用GPU.能够直接官网下载预编译好的库 环境: 1 VS2013 2 Opencv2.4.9 3 CUDA6.5 (仅仅有6.5版本号以上版本号才增加对VS2013的支持.6.0最高支持到2012) 4 TBB --------------下面内容转自网络(增加了自己编译时遇到的问题及解决方式)----------------- 1. 须要的文件     1.1 CMAKE 3.0 [http

nvidia-smi命令可以查看GPU使用情况,但是只能看到占用每个GPU的进程ID.根据进程ID可以得到进程详情,进程详情中包括用户ID,根据用户ID可以获取用户名称,从而知道哪个用户在使用GPU. import json import os import re import sys import time import typing import bidict """ 查看谁在使用GPU """ def get_user_id_map() -

目录 简介 GPU驱动 Nvidia-docker Nvidia-device-plugin 在Kubernetes上运行GPU应用 附录 简介 伴随着人工智能技术的发展,机器学习的应用场景越来越广泛 深度学习的实现,需要多种技术进行支撑,比如服务器.GPU.集群.集群管理调度软件.深度学习框架.深度学习的具体应用等 随着Kubernetes的兴起,越来越多的训练任务也都直接运行在Kubernetes之上,这些基于GPU的应用也为Kubernetes的应用管理带了一定的挑战 我也一直在致力于推动

Spark3.0 preview预览版可以下载使用,地址:https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.0.0-preview/,pom.xml也可以进行引用,如下: <dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>3.8.1</ver

知乎的一篇文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973 关于如何使用nvidia-smi查看显存与GPU使用情况,参考如下链接: https://blog.csdn.net/Mr_HHH/article/details/80083803 其中在知乎的那篇文章中,有一处,我认为有错: 应为: 先乘后加算一次MACC(multipy-accumulate operation),有的也叫MADD. 每一次乘算一次flop,每一次加算一次flop. 其中flop大约

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 上次给大家推荐了免费的spark集群之后,就有很多小伙伴来问我有没有好的云GPU平台推荐.我一直没给大家推荐,主要原因是我常年使用Mac,对GPU配置了解不深,不过云GPU平台我倒是用过几个,今天就和大家来简单聊聊. Colab 首先来介绍免费的,最著名的免费的平台应该是Colab.Colab是Google提供的免费云服务,并且还支持GPU,所以我们完全可以使用它来做深度学习的学习. Colab嵌入在Google Drive当中,我们首

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其主要优点如下: Anaconda默认安装了常见的科学计算包,用它搭建起Python环境后不用再费时费力安装这些包: Anaconda可以创建互相隔离的虚拟环境,可以在不同环境下制定不同版本的Python,安装不同依赖包,再也不用纠结多个Python版本究竟安装哪个: 一.本次安装所需的基本软件 1. Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64 2. pycharm-community-2019.3.4 3. python3

合理占用服务器GPU资源[狗头] 场景:当你想进行模型训练时,发现GPU全被占用,怎么办? 解决方案1: 在终端输入如下命令:watch -n 设定刷新时间(s) nvidia-smi 然后记起来了回来看看有空下来的没? 解决方案2: 首先说明一下我的环境: ubuntu 16.04 anaconda3 python3.6 tensorflow1.13 再说明一下对应的脚本与占用GPU程序路径 - 用户目录 - UseGPU - cifar-demo.py # 占用GPU程序 - mnist.n

这篇文章会非常详细的分析 iOS 界面构建中的各种性能问题以及对应的解决思路,同时给出一个开源的微博列表实现,通过实际的代码展示如何构建流畅的交互. Index 演示项目 屏幕显示图像的原理 卡顿产生的原因和解决方案 CPU 资源消耗原因和解决方案 GPU 资源消耗原因和解决方案 AsyncDisplayKit ASDK 的由来 ASDK 的资料 ASDK 的基本原理 ASDK 的图层预合成 ASDK 异步并发操作 Runloop 任务分发 微博 Demo 性能优化技巧 预排版 预渲染 异步绘制

如何让iOS 保持界面流畅?这些技巧你知道吗   作者:ibireme这篇文章会非常详细的分析 iOS 界面构建中的各种性能问题以及对应的解决思路,同时给出一个开源的微博列表实现,通过实际的代码展示如何构建流畅的交互. Index 1.演示项目 2.屏幕显示图像的原理 3.卡顿产生的原因和解决方案 CPU 资源消耗原因和解决方案 GPU 资源消耗原因和解决方案 4.AsyncDisplayKit ASDK 的由来 ASDK 的资料 ASDK 的基本原理 ASDK 的图层预合成 ASDK 异步并发

一.性能优化工具 性能分析,我理解有内存性能,IO性能, 界面性能,耗电等. 内存性能,用debuggable的app结合mat等专业工具可以分析.另外最近的Leakcanary很好用,但是要手动加入代码:合理猜测用xposed写个模块hook掉这个app然后植入代码应该可行,待验证. IO性能,Android上没有什么好用的工具:不过linux内核支持,iotop这个命令可以分析IO占用.可是通常的Android ROM编译的时候去掉了这个编译开关,结果没有这个功能.如果需要的话,需要自己修改

title: Ubuntu 16.04+CUDA8.0+CUNN5.1+caffe+tensorflow+Theano categories: 深度学习 tags: [深度学习框架搭建] --- 前言 经过一周的不懈努力,通过对网站各种安装教程的学习,终于呕心沥血的完成本次的环境搭建= =.虽然网站的教程多不胜数,但是学习下来,总有一些不尽人意的地方,比如一些命令行中少了一个空格或者什么的,对于一个Ubuntu小白(就像我一样+_+)来说出了问题,很难察觉.现在就根据我自身在安装过程中的一些体会

写下自己的关于slurm感悟一二 与各人pc不同,slurm的基本架构是,一个中专节点,之后有很多局域网ip对应不同的计算节点,在中专节点敲命令,命令中可以指定需要用到哪些计算节点 1. 查看有哪些分区 sinfo命令 2. 指定节点跑程序srun,比如这里我有一个run.py的文件,是print(1) slurm最基本的命令是srun,比如上面一行是指定-p分区,-w节点名称运行一个run.py的文件,当然还有更高级的,指定gpu的数量和指定进程的数量 比如上面的命令,--gres=gpu:8

目录 前言 第一步:安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 第四步:测试 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没