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  • GPU使用和管理经验


    ps aux|grep python|grep -v grep|cut -c 9-15|xargs kill -15 

    pstree | grep python

    kill -9 pid

    查看cuda/cudnn版本与位置

    查看

    非conda环境

    conda环境

    适合于

    Ubuntu/CentOS 非conda的开发环境

    Windows,或 Ubuntu conda_DL、conda全家桶

    cuda位置

    /usr/local/cuda

    分两步执行:

    1、激活conda环境。

    例如,对conda环境seeingdo_normal,

    激活命令为conda activate seeingdo_normal

    或 activate seeingdo_normal;

    2、输入命令conda list,

    查看cudatoolkit的版本。

    lspci | grep -i vga

    lspci | grep -i nvidia

    nvidia-smi#查看任务执行情况

    cuda版本

    方法1:cat /usr/local/cuda/version.txt

    方法2:在命令行输入命令:

    nvcc --version 或nvcc -V

    cudnn位置

    /usr/include 或

    /usr/local/cuda/include

    cudnn版本

    1)比较新的cuDNN,使用命令:

    cat /usr/include/cudnn.h |

    grep CUDNN_MAJOR -A 2

    2)比较旧的cuDNN,使用命令:

    cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h |

    grep CUDNN_MAJOR -A 2

    2021最新:TensorFlow各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理(最简洁)

    参考了 cuda安装与可能遇到的问题https://www.jianshu.com/p/f71bbf2ecde3

    1)安装完显卡驱动和cuda及cudnn后,需要配置好环境变量

    2)在~/.bashrc中添加如下

            export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

            export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

        使环境变量生效source  ~/.bashrc

    3)配置 /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

        添加如下内容  /usr/local/cuda/lib64

    使库生效 sudo ldconfig

    QA:

    Keras指定显卡并限制显存使用(tensorflow后端)

    查看GPU状态:https://www.codenong.com/cs106484391/

    1、GPU无法加载库文件Could not load dynamic library 'libcudart.so.10.0' - 知乎

    2、GPU Memcpy failed

    原来我有个任务在debug占用了gpu资源https://www.codenong.com/46040854/

    Make sure you have no other processes using the GPU running. Run nvidia-smi to check this.

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    No authorization token was found
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/u012456282/article/details/126749350
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