终端:nvidia-smi 查看驱动信息 错误:NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running. 1.根据安装cuda的版本在nvidia官网下载符合要求版本的驱动,根据自己的型号选择,下载类型我选的生产分支,我理解的是表示是稳定版本?下载的驱动文件名是NVID

之前因为学习TensorFlow,所以在自己的Ubuntu上安装了cuda,cudnn以及Nvidia驱动.但可能是由于自己经常不注重正常关闭自己的Ubuntu,这就导致了一个问题: 某天在查看自己的显卡信息时,输入 $nvidia-smi 结果报错 NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is ins

Ubuntu系统 $ sudo apt update $ sudo apt upgrade 之后出现显卡驱动出现故障,nvidia-smi输出有错,检测不到相应的驱动.只好重装,记录一下,太多的教程根本就不适用. 系统说明 Distributor ID: Ubuntu Description: Ubuntu 16.04.6 LTS Release: 16.04 Codename: xenial Processor: Intel CoreTM i5-6500 CPU @3.20GHz x 4 Gr

问题描述: nvidia-smi也有显示,显卡驱动是在的,而且nvcc显示出来的cuda版本9.0也没错,不是9.1.不知道问题所在,索性重装全部. sudo tee /proc/acpi/bbswitch <<<ON # ON nvidia-smi 显示如下: Tue May 28 22:21:07 2019 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-

显卡有Nvidia 和 ATI两个芯片,我们经常称他们为N卡和A卡,N卡更加注重于性能,而A卡则为颜色艳丽,画面更好.不过,最近一些windows10系统用户在使用N卡过程中,遇到了提示“您当前未使用连接到nvidia gpu的显示器”,根本无法打开Nvidia控制面板,该怎么办呢?该问题是由于驱动程序文件损坏或安装驱动程序失败导致的,在本文中系统城小编给大家分享下具体解决方法! 步骤如下: 1.重装Nvidia 显卡驱动: 2.重装完成后按下win+x 点击[控制面板]: 3.在控制面板中将查

//图片仅供参考,请勿代入 问题情况:电脑装了双系统,WIN10+Ubu,Ubu分辨率不稳定,经常发生变化 显卡型号:打开设备管理器进行查看 解决方法:重装NVIDIA显卡驱动 1.去英伟达官网下载自己电脑对应的显卡驱动,记住下载到哪个文件夹,后面要用 https://www.nvidia.cn/D

那些坑,那些说不出的痛! --------回首安装的过程,真的是填了一个坑又出现了一坑的感觉.记录下了算是自己的笔记也能给需要的人提供一点帮助. 1 写在前面的话 其实在装GPU版本的tensorflow最难的地方就是装CUDA的驱动.踩过一些坑之后,终于明白为什么Linus Torvald 对英伟达有那么多的吐槽了.我的安装环境是ubuntu16.04,安装的是CUDA-8.0.其他驱动安装一般不会遇到很大的问题,都是一些小问题,一般不会卡很久.可以参考官网的安装过程. 2 眼花缭乱的CUDA

在登录界面出现分辨率特别大,整个图形界面特别大,并且怎么也登录不上去的情况时 对于这种情况,一般就是显卡驱动崩了的原因,所以我们可以首先检查显卡驱动是否有问题 nvidia -smi 如果出现说驱动链接不上什么的问题,就是说明你的显卡驱动出现了问题 主要采用以下的处理方法 一.进入ubuntu系统 首先CTRL+ALT_F1到达字符处理界面 然后输入管理员账号和密码登录进去,此时你相当于进入了终端 遇到的问题:在这个步骤的时候,由于我们是多账号的服务器,在登录管理员账号的时候,老是出现login

一开始是只显示个鼠标什么都没有,ctrl-alt-1切到控制台下,把lightdm重启下再进去,多了两个桌面图标,但是顶栏和侧栏都没有,也就是根本没法运行其它程序. 但是幸好桌面右键菜单里有一个“在控制台里打开”,从这里可以进桌面模式下的控制台,然后可以运行浏览器,接着就可以上网搜索答案了... 首先,我要说,没有搜到对症下药的答案..问这个问题的倒不少... 但是,从几个老外的帖子里,发现了一些线索,基本上他们都是说把与桌面相关的各种包卸了再装,比如什么ubuntu-desktop.unity

openai gym是RL算法的测试床.为了直观和便于调试,我们需要可视化界面.然而远程服务器使用openGL的问题比较棘手,这篇博客记录在百度云BCC上配置openai gym环境的注意事项. 按照gym的指示,需要用 xvfb-run -s "-screen 0 1400x900x24" bash 来创建fake display 然而,运行到env.render()时会有这样的问题:pyglet requires an X server with GLX 也就是说,我们的openG

[摘要] docker很好用,但是在GPU服务器上使用docker却比较复杂,需要一些技巧,下面将介绍一下在ubuntu16.04环境下的GPU-docker环境搭建过程. 第一步: 删除之前的nvidia驱动:sudo apt-get purge nvidia-* 安装nvidia-<version> 此处version为396 n 此处需先配置ppa源,速度较慢,慢慢等吧,这里还没想出好办法解决. sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/p

第一步(可直接跳到第二步):安装nvidia显卡驱动 linux用户可以通过官方ppa解决安装GPU驱动的问题.使用如下命令添加Graphic Drivers PPA: 1 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa  然后更新源: 1 sudo apt-get update  然后去navidia官网查看最新的驱动版本号:navidia官网:http://www.geforce.cn/drivers 比如说驱动的最新版本号为396,则执行如

最近在玩谷歌新开源的自然语言模型bert,最开始是在google的免费GPU上面来弄的(这个部分其实也是可以写一个教程的,中间坑也挺多).但谷歌比较坑人,小数据集还行,大点的数据集训练耗费时间长,再加上网络不稳定总掉线,训练一个上万的数据集断断续续的用了一天时间.改用在本地的linux服务器上来训练bert,但是没有NVIDIA显卡,只好用cpu来跑了,速度超慢,跑一个7万的模型需要50个小时.跑出来的结果很奇葩loss很大,估计参数设置有问题,想换个参数重新跑,太耗费时间了,看来只好搞个GPU

按照百度的方法,要卸载重装nvidia,遇到如下问题 1.进入Ubuntu字符界面,出现乱码,猜测是sudo命令出现问题,果然 解决方案:$ PATH=/usr/kerberos/sbin:/usr/kerberos/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin   输入命令即可 2.随后如下处理https://www.cnblogs.com/talugirl/p/5870875.html  

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(一) Darknet:  C语言中的开源神经网络 Darknet是一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架.它速度快,易于安装,支持CPU和GPU计算.您可以在GitHub上找到源代码,也可以在这里阅读更多关于Darknet可以做什么的信息: 1.  Installing Darknet Darknet易于安装,只有两个可选依赖项: OpenCV,如果你想要更广泛的支持图像类型. 如果你想计算GPU的话,安装CUDA. 两者都是可

CUDA 11功能展示 CUDA 11 Features Revealed 新的NVIDIA A100 GPU基于NVIDIA安培GPU架构,实现了加速计算的最大一代飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,我们很高兴宣布CUDA11与A100结合使用.              CUDA11使您能够利用新的硬件功能来加速HPC.基因组学.5G.渲染.深度学习.数据分析.数据科学.机器人和许多更多样化的工作负载. CUDA11包含了从平台系统软件到开始开发GPU加速应用程序所需的所有功能.本文

10分钟内基于gpu的目标检测 Object Detection on GPUs in 10 Minutes 目标检测仍然是自动驾驶和智能视频分析等应用的主要驱动力.目标检测应用程序需要使用大量数据集进行大量训练,以实现高精度.NVIDIA gpu在训练大型网络以生成用于对象检测推断的数据集所需的并行计算性能方面表现优异.本文介绍了使用NVIDIA gpu快速高效地运行高性能目标检测管道所需的技术. 我们的python应用程序从实时视频流中获取帧,并在gpu上执行对象检测.我们使用带有Incep

GPU端到端目标检测YOLOV3全过程(下) Ubuntu18.04系统下最新版GPU环境配置 安装显卡驱动 安装Cuda 10.0 安装cuDNN 1.安装显卡驱动 (1)这里采用的是PPA源的安装方式,首先添加Graphic Drivers的PPA源,打开终端输入以下指令代码(添加PPA源并更新): sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update (2)使用命令行自动查看合适的驱动版本,系统会自动查找并

Pytorch及Yolov5环境配置及踩坑 1.何为Yolov5 yolo是计算机视觉方面用来进行目标检测的一个十分出名的开源框架,我搜不到官方的对此概括性的定义,但实际上也没什么必要,更重要的是会使用,更更重要的是理解其底层的实现逻辑 知乎 知乎2 对于我现在的数学水平,想了解底层实现逻辑的10%,都有些天方夜谭了,之后我可能会开一个文章专门跟进我学习的进度,也可能会在这篇文章的下面更新学习流程 1.何为卷积? 视频:[工程数学基础]3_变声的基础原理_理解卷积的含义_线性时不变系统的冲激响应

在 Linux 桌面系统下玩了这么久,大部分时间都是使用 Ubuntu,偶尔使用一下 Fedora.我的电脑中安装有多个 Linux 发行版,见这里<在同一个硬盘上安装多个Linux发行版及Fedora 21初体验>.在 Ubuntu 桌面系统中,安装 Nvidia 显卡驱动是分分钟的事,使用起来也一直很顺畅,见这里<桌面美化那点事儿>.然而到了 Fedora 中,则一直是好事多磨.特别是对于 Fedora 21 Workstation 版,在我的笔记本电脑上安装 Nvidia 驱