目录1.查看显卡版本命令：2.更新驱动：2.1下载显卡驱动2.2安装前配置2.3安装显卡驱动3.下载更换cuda版本：3.1下载cuda：3.2安装过程中遇到一些选项，同意协议accept3.3vi~/.bashrc末端加上配置信息参考连接：1.查看显卡版本命令：nvidia-smi：GPU驱动版本，driverAPI（支持的最高cuda版本）。watch-n1nvidia-smi：动态监控显卡状态。nvcc-V：cuda版本，timeAPI（运行时API）。2.更新驱动：2.1下载显卡驱动查看自己的显卡信息：lspci|grep-invidia 根据自己的显卡信息去登录NVIDIA官方下载适
nvidia-smi报错：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn‘tcommunicatewiththeNVIDIAdriver原因及解决方案过了一段时间重新登录linux系统，发现nvidia用不了了，发现是由于重启服务器，linux内核升级导致的。解决方案：1.打开终端，输入nvcc-V检查驱动和cuda，发现是都有的2.查看已安装的驱动版本信息ls/usr/src|grepnvidia可以查到我的驱动版本是nvidia-470.743.安装dkmssudoapt-getinstalldkms如果此时权限不够，切换到root用户。切换方法：（1）输入sudop
Docker容器中使用NvidiaGPU报错docker:Errorresponsefromdaemon:couldnotselectdevicedriver“”withcapabilities:[[gpu]].问题出现我们知道，想要在docker19及之后的版本中使用nvidiagpu已经不需要单独安装nvidia-docker了，这已经被集成到了docker中。相必大家也知道，要使用宿主机的GPU，需要在dockerrun的时候添加--gpus[xxx]参数。但是，在我们刚刚安装好docker并构建好镜像之后，直接这样运行是有问题的，即：dockerrun-it--gpusallimage
本文主要参考这里1’2的解析和linux源码3。此处推荐一个可以便捷查看linux源码的网站bootlin4。更新：2022/02/19驱动|Linux|NVMe不完全总结NVMe的前世今生从系统角度看NVMe驱动NVMeCommandPCI总线从架构角度看NVMe驱动NVMe驱动的文件构成NVMeDriver工作原理core.cnvme_core_initalloc_chrdev_regionclass_createnvme_dev_fopsnvme_dev_opennvme_dev_releasenvme_dev_ioctlNVME_IO_RESETNVME_IOCTL_SUBSYS_RE
文章目录问题描述问题原因解决方案参考问题描述在coding的时候我们经常在指定device的时候用这么一句代码：device='cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu'但是有时候我们会发现device确实是放在了cpu上面，所以为了明确出错的原因，我们在shell里先import了torch，再执行torch.cuda.is_available()，发现在返回False结果之前给出了错误原因，其中部分内容就是我们在标题中写的。问题原因这种情况一般来说有两种原因gpu的计算能力过差pytorch慢慢已经不支持cc(computecapability)小于
连接linux上的rabbitmq时，特别慢一直出现Anunexpectedconnectiondrivererroroccured或者连接超时等异常。如下：造成这个问题的原因大概有三种：一、配置文件rabbitmq端口号错误，端口后应该写成5672 二、权限问题，登录rabbitmq,查看用户权限。如下：像这个shop一样就可以了，如果Canaccessvirtualhosts是黄色的，那说明你没有配置用户权限三、如果以上都没有问题，但是还报最上面的错误。那么就修改linux中的hosts文件将本机的ip和主机名添加到文件内重启解决。重启后你会发现rabbitmq管理页面加载也变快了，然后程
hiveonspark时，executor和driver的内存设置，yarn的资源设置。在使用HiveonSpark时，需要进行以下三个方面的内存和资源设置：Executor的内存设置在使用HiveonSpark时，需要根据数据量和任务复杂度等因素，合理地设置每个Executor的内存大小。通常情况下，每个Executor需要留一部分内存给操作系统和其他进程使用，同时为了避免过度调度，每个Executor的内存大小不应过小。一般而言，每个Executor的内存大小需要在4GB到8GB之间。可以通过设置以下参数来设置每个Executor的内存大小： spark.executor.memoryD
大家在本地进行web自动化脚本调试时候是不是会遇到driver的版本和浏览器不一致导致用例无法执行的问题，是否需要过下载driver需要百度的问题，下载了driver后不能开启浏览器自动更新的问题。现在有一种解决方案可以很好的帮助大家解决上述问题。 webdriver-manager是selenium官方推荐的一个管理浏览器驱动的第三方包。用这个包有什么好处呢？原来安装驱动执行自动化代码的骤：1.百度找到对应的Chromedriver，下载解压2. 覆盖添加到Chromedriver的目录3.如果是mac还要为新下载的Chromedriver授权4.最后修改代码路径fro
问题描述基于ubuntu16.04，本人在更换一次系统下载源后，误操作进行了内核升级。执行以下查看cuda命令：nvidia-smi出现如下提示：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning.打开系统进行训练，发现tensorflow-GPU还可以正常使用，说明我的GPU驱动还完好，不用重新进行驱动安装，CUDA没有问题。这说明是nvidia的查看指令出现了问题。问题原因ubuntu的内核版本升级后
问题描述基于ubuntu16.04，本人在更换一次系统下载源后，误操作进行了内核升级。执行以下查看cuda命令：nvidia-smi出现如下提示：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning.打开系统进行训练，发现tensorflow-GPU还可以正常使用，说明我的GPU驱动还完好，不用重新进行驱动安装，CUDA没有问题。这说明是nvidia的查看指令出现了问题。问题原因ubuntu的内核版本升级后
