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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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深度学习--通过对Keras进行微调提升性能
关联性——相关性分析
Python批量导入及导出项目中所安装的类库包到.txt文件
Android 11及以上授予文件管理权限
stm32之31.iic
- 原文地址：https://blog.csdn.net/u012456282/article/details/126749350