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.

使用Deepfakes(AI换脸) 软件,拼的就是配置,耗的就是时间,考验的是耐心. 配置好了,时间就少了. 所以玩这种软件,硬核需求就是:配置,配置,配置.  我的电脑能跑这个软件么?也是很多新手的必问题目. 下面就介绍一下window系统查看显卡和显存的几种方法.因为的系统为win10, 我就主要win下面的操作.最后说一下win7. 方法1:设备管理 首先,点击任务栏最左边的window图标或者按一下Ctrl和Alt中间的Win图标. 然后,搜“设备管理器” 然后,双击打开,找到显卡适配器

查看显卡信息 root@ubuntu:/home/ubuntu# lspci |grep -i vga 02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GM200 [GeForce GTX TITAN X] (rev a1) 显示当前GPU使用情况 root@ubuntu:/home/ubuntu# nvidia-smi -l nvidia-smi(显示一次当前GPU占用情况)nvidia-smi -l(每秒刷新一次并显示)watch

查看显卡使用 lspci |grep VGAemos@emos-desktop:~$ lspci -vnn | grep -i vga00:02.0 VGA compatible controller [0300]: Intel Corporation Device [8086:0be2] (rev 0b)

韩梦飞沙  韩亚飞  313134555@qq.com  yue31313  han_meng_fei_sha win7 所有工作组 ==== win7  网络 工作组 查找 自身有问题.  多刷新几次, 可能比较长的时候尝试后,才正常显示出来其他工作组的计算机. ===== win7  查看不到其他工作,有可能是 电脑的虚拟网卡无线wifi影响. ====== 媒体流启动共享后,可以这样. 图片 等 没有共享. 播放列表 ===

Linux中查看显卡硬件信息 https://ywnz.com/linuxjc/67.html lspci -vnn | grep VGA -A 12lshw -C display 查看当前使用的显卡驱动sudo lshw -c video | grep configuration检查显卡驱动的详情:modinfo i915 我们可以使用 glxinfo 命令来获查看得 OpenGL 的详细信息:glxinfo | grep OpenGL apt install mesa-utilsMesa是一

lspci  | grep -i vga 这样就可以显示机器上的显卡信息,比如 [root@localhost conf]# lspci | grep -i vga01:00.0 VGA compatible controller: nVidia Corporation Device 1081 (rev a1)02:00.0 VGA compatible controller: nVidia Corporation GT215 [GeForce GT 240] (rev a2)08:05.0 V

cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI nvidia-smi   当batch_size设置越大的时候,GPU加速越明显,但是batch_size设置太大的话,会影响训练效果

要做卷积神经网络的一些东西,所以要装theano,网上很多Theano安装教程版本较老,而各安装包更新很快,参考价值有限.走了很多弯路才装好,把这个过程记录下来,希望对大家有帮助~ ~ 我的配置:win7,32位(64和32位安装步骤没差,下安装包版本有差而已),vs2012 首先推荐一篇英文安装指南,写的十分详细,很多安装指南都是参考的这篇.不过因为这篇里存在着一些冗余成分,个人酌情参考,不过遇到难题时可以看看:http://deeplearning.net/software/theano/i

安装: 1.先安装tensorflow-gpu,需要查看对应的版本,通过pycharm运行程序时会报错,提示需要安装CUDA,且会指明需要版本号 >> pip install tensorflow-gpu 2.下载安装CUDA软件,选择相应的版本及操作系统,下载并安装: CUDA下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 3.下载cuDNN库,开始需要注册等基本信息,下载并解压,将解压后的bin, include, lib三个文件夹拷贝到

0 序·简介 在使用Ubuntu或者Windows执行一些复杂数据运算时,需要关注下CPU.GPU以及内存占用量,如果数据运算超出了负荷,会产生难以预测的错误.本文将演示如何用简单地方式,实时监控Ubuntu或者Windows的CPU.GPU以及内存占用量,教会大家如何实时监控电脑状态. 水平有限,笔者在这里仅仅使用最简便的方式来实现,抛砖引玉,以便于小白用户也能掌握.大佬们看不上莫要喷,欢迎在评论处补充.觉得有用的话,记得点赞收藏. 废话不多说,操作教程正式开始.. 1 Ubuntu系统操作

查看 nvidia 显卡 $ lspci | grep -i nvidia 02:00.0 3D controller: nVidia Corporation Device 1023 (rev a1) 03:00.0 3D controller: nVidia Corporation Device 1023 (rev a1) $ lspci -v -s 02:00.0 02:00.0 3D controller: nVidia Corporation Device 1023 (rev a1) S

查看安装包 pip list 本帖提供操作过程,具体操作网上有好多了,不赘述.红色字体为后来复现出现的问题以及批注 题外话: (1)python 的环境尽量保持干净,尽量单一,否则容易把自己搞晕,不知道自己后来项目开发的依赖包到底安装在哪里了. (2)无论是安装python2 还是python3,还是anaconda,一定要清楚自己的环境,不要一连装了好几个版本,会崩的. (3)查看环境变量,python的环境变量是否都被配置,如何配置,在安装python时就已经涉及到了,最后采用anacond

GPU的并行运算能力远超CPU,有时候我们会需要用到超大数据并行运算,可以考虑用GPU实现,这是一篇C#调用GPU进行运算的入门教程. 1: 下载相关的库: https://sourceforge.net/projects/openclnet/ 看起来已经N久没更新了, 不过没关系,这只是API声明和参数,opencl本身是有在更新的. 里面有源码也有DLL,可以引用DLL,也可以直接把源码添加到工程使用.(建议直接添加代码...) *** 需要注意的是 ***:自己建立的工程有个默认的Prog

查看GPU型号 lspci | grep -i nvidia 查看NVIDIA驱动版本 sudo dpkg --list | grep nvidia-*

搞开发的经常会有一堆的工具要使用,而很多工具都需要开启特定的端口,难免会出现端口冲突的场景,那在Win7 环境下如何排除端口被哪个进程占用了呢? 首先,通过 netstat -ano | findstr "需要查找的端口号",例如查询9200被哪个应用占用了: netstat -ano | findstr "9200" 最后一列是进程号(PID),然后我们查询下这个进程叫啥名字,有两种方式: 1.通过cmd命令: tasklist | findstr "3

https://zhidao.baidu.com/question/1238935513507031339.htmlGraphic Processing Unit,意思就是图形处理器啊,显卡的由GPU图形处理器,显存,外围电路,散热等等组成一个整体硬件设备,懂了么.比如显卡是一个车,GPU就好比引擎马达了,OK

前面一篇blog里面描述了命令环缓冲区机制,在命令环机制下,驱动写入PM4(不知道为何会取这样一个名字)包格式的命令对显卡进行配置.这一篇blog将详细介绍命令包的格式. 当前定义了4中命令包,分别是0型/1型/2型和3型命令包,命令包由两部分组成,第一部分是命令包头,第二部分是命令包主体,命令包头为请求GPU执行的具体操作,命令主体为执行该操作需要的数据. 0型命令包 0型命令包用于写连续N个寄存器.包主体部分是依次往这些寄存器写的值.包头各个部分的意义为: 位 域名称 描述 12:0 BAS

需要安装pynvml库. 下载地址为:https://pypi.org/project/nvidia-ml-py/#history pip安装的命令为: pip install nvidia-ml-py 代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/1/19 17:40 # @Author : xiaodai import pynvml pynvml.nvmlInit() handle = len(pynvm

一.更改ulimit: vim /etc/security/limits.conf 在文件最下方添加以下内容 * soft nofile 65536* hard nofile 65536 二. gcc升级: 查看可用gcc镜像: yum install centos-release-scl scl-utils-build 选GCC安装包 yum install devtoolset-6-gcc.x86_64 devtoolset-6-gcc-c++.x86_64 devtoolset-6-gcc

1.查看笔记本自带算力 运行C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\extras\demo_suite目录下的deviceQuery.exe: CUDA Capability Major/Minor version number:    5.0 表示算力是5.理论上这个数字越大越好. 知乎答案:算力高于3.1就行,目测750m以上水平就可以跑深度程序. https://blog.csdn.net/u013925378/art