在一个新的LambdaLabs GPU实例中，我用Bazelisk安装了Bazel：
wget https://github.com/bazelbuild/bazelisk/releases/download/v1.8.1/bazelisk-linux-amd64
chmod +x bazelisk-linux-amd64
sudo mv bazelisk-linux-amd64 /usr/local/bin/bazel
然后我下载TF的源代码：
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
git c
浏览 13提问于2022-11-07得票数 0
通过运行代码：
import numba
numba.cuda.api.detect()
我得到了错误：
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#1>", line 1, in <module>
numba.cuda.api.detect()
File "C:\Users\Wakasuki\AppData\Local\Programs\Python\Python35-32\lib\site-packages\numba\cuda\api.py", line 25
浏览 6提问于2016-05-02得票数 1
2回答
我使用anaconda python创建了虚拟环境。我在创建的环境中安装了cuda工具包。现在我必须在makefile中给出cuda的安装路径。默认路径/usr/local/cuda/include/不存在。我怎样才能找到正确的cuda路径？
我必须在下面给出的make文件中进行更改
COMMON+= -DGPU -I/usr/local/cuda/include/
CFLAGS+= -DGPU
LDFLAGS+= -L/usr/local/cuda/lib64 -lcuda -lcudart -lcublas -lcurand
命令which nvcc为/usr/bin/nvcc提供
loc
浏览 1提问于2019-04-13得票数 1
1回答
在FROM、RUN等指令中使用全局ARG变量
例如，我希望在FROM nvidia/cuda:${CUDA_VERSION}-devel-ubuntu${UBUNTU_VERSION}中使用FROM nvidia/cuda:${CUDA_VERSION}-devel-ubuntu${UBUNTU_VERSION} ARG变量，在第二个构建阶段使用libcudnn7=${CUDNN_VERSION}-1+cuda${CUDA_VERSION}
但是全局ARG变量${CUDA_VERSION}在通过FROM nvidia/cuda:${CUDA_VERSION}-devel-ubuntu${UBU
浏览 0提问于2019-07-04得票数 0
我无法在我的系统上构建tensorflow。我的配置：
system:ubuntu16.04
cuda:gtx1070
cudnn:6.0
cuda:8.0
tensorflow version:1.3.1
python:3.5.3(install in the workspace of pyenv)
bazel version:0.5.2
gcc version:5.4.0
当我运行时：
./configure
bazel build --config-opt --config-cuda //tensorflow/tools/pip_package:b
浏览 0提问于2017-09-28得票数 0
我正试图通过Bazel编译一个Tensorflow核心，并提供CUDA支持(GeForce3090需要cc 8.6 for )。
我使用这个构建字符串: build -config=opt --config=cuda -定义=no_tensorflow_py_deps=true //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
我犯了错误，就像低语：
我怎么能解决这个问题？
谢谢。
> D:\Python\tensorflow>bazel build --config=opt --config=cuda
> --d
浏览 30提问于2020-11-02得票数 0
1回答
我最近安装了NVIDIA CUDA并测试运行了一段代码：
from numba import cuda
from numba import *
import numpy as np
from pylab import imshow, show
from timeit import default_timer as timer
但是我在ubuntu 16.0.4中得到了这个错误。如何解决此错误：
@cuda.jit(argtypes=[f8, f8, f8, f8, uint8[:,:], uint32])
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-pa
浏览 46提问于2017-01-24得票数 1
Pip在Gtx1660上安装Pytorch 1.7.1 (安装了最新的驱动程序)，不识别在我的机器(Windows10)上安装的Cuda工具包10.2。
因为这是一个个人项目，我不想使用Anaconda。
如何解决这个问题？
#安装(10.2 CUDA支持)
pip install torch===1.7.1 torchvision===0.8.2 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
#码
import torch
device = torch.device("cuda&#
浏览 8提问于2021-01-31得票数 1
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2回答
我在导入Logger()和Builder()时出错
我在Jetson AGX Xavier上
我也尝试过python shell。
import tensorflow.contrib.tensorrt as trt
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.INFO)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: module 'tensorflow.contrib.tensorrt'
浏览 3提问于2019-07-03得票数 1
我花了3个多小时安装一个启用GPU的TensorFlow，尽管它仍然不起作用。
我带着"pip“安装指南去了。
下面是我完成的任务，按照顺序：
1.1下载并安装CUDA工具包(.dmg v8.0)
1.2下载和解压缩数据自动化系统深层神经网络(cuDNN v5)
1.3复制文件
cd ~/Downloads/cuda
sudo mv include/cudnn.h /Developer/NVIDIA/CUDA-8.0/include/
sudo mv lib/libcudnn* /Developer/NVIDIA/CUDA-8.0/lib
sudo ln -s /Developer/N
浏览 6提问于2016-12-04得票数 3
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我试图为Ubuntu16.04安装opencv2.4.13for Ubuntu16.04，但是在运行make命令时遇到了类似这样的错误。 [ 1%] Built target opencv_core_pch_dephelp
[ 1%] Built target pch_Generate_opencv_core
[ 2%] Building NVCC (Device) object modules/core/CMakeFiles/cuda_compile.dir/__/dynamicuda/src/cuda/cuda_compile_generated_matrix_operations
浏览 80提问于2018-12-26得票数 0
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1回答
我在Nvidia's .deb package的Ubuntu16.04上安装了Nvidia的375驱动程序和CUDA8.0。我想建立图形处理器支持的TensorFlow。这是TensorFlow的configure脚本的输出： ./configure
You have bazel 0.4.5 installed.
Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/p
浏览 36提问于2019-06-18得票数 0
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在基于Ubuntu的NVIDIA对接图像上，容器不识别GPU，而基于Redhat的容器识别.为什么？我按照官方的安装手册，使用了正式的码头形象。我应该问一下NVIDIA吗？
环境
Ubuntu桌面22.04 LTS
码头工人20.10.21
GPU RTX 2080
英伟达司机-司机-510
主机操作系统上没有安装任何CUDA
命令
# Ubuntu cuda11.8
$ docker run --gpus all -it --rm nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-runtime-ubuntu22.04 /bin/bash
$ nvidia-smi
$ nvcc -V
ba
浏览 0提问于2022-11-03得票数 0
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我正在尝试使用最新的opencv版本4.1.0构建一个docker镜像，以便能够使用cudafeatures2D。我已经安装了CUDA 9.0，但每次我尝试从源代码编译opencv时，它都会说找不到cuda。 我使用的是来自nvidia/cuda:9.0-cudn7-9.0的构建运行时镜像。我已经在我的当前图像中检查了CUDA的位置，/usr/local/cuda-9.0。 这是我用来安装的代码： ENV PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin:$PATH
ENV LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY
浏览 231提问于2019-07-04得票数 2
我正在Centos 7上尝试从CUDA 8.0和CUDNN 5.0.5的源代码中安装Tensorflow 1.4，文档中指出它应该与CUDNN 3及更高版本一起工作。我正在使用Python3.4.5开发一个虚拟env，使用Bazel0.7.0和GCC 4.9。在配置过程中，我将CUDNN版本设置为5.0.5，并找到了库。
不幸的是，它不起作用，最后出现了一个似乎表明需要CUDNN v6的错误(在错误原因上我可能是错的)。
下面是我使用的命令：
bazel build --config=opt --config=cuda --config=mkl //tensorflow/tools/pip_p
浏览 3提问于2017-11-08得票数 1
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3回答
我有一个带有PyTorch和Tensorflow的conda环境，两者都需要CUDA9.0 (~cudatoolkit 9.0来自conda)。安装了火炬和cudatoolkit (就像他们在网站上提供的那样)之后，我想安装Tensorflow，这里的问题是我得到了这个错误：
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
Collecting package
浏览 11提问于2020-09-11得票数 6
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我试着遵循上的说明，但它不起作用:每当我使用GPU运行Theano脚本时，它都会给出错误消息：
安装了CUDA，但设备gpu不可用(错误:无法获得可用gpu的数量:没有检测到具有CUDA功能的设备)
更具体地说，按照链接网页中的说明，我执行了以下步骤：
# Install Theano
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ libopenblas-dev git
sudo pip install Theano
# Install Nvidia driv
浏览 5提问于2015-11-16得票数 4
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在遵循上使用conda指令安装cuda的步骤之后，我试图
from cuda import cuda, nvrtc
与py魅力python控制台中的示例一样，但是它会引发一个错误：
Traceback (most recent call last):
File "D:\Anaconda\envs\hierot\lib\code.py", line 90, in runcode
exec(code, self.locals)
File "<input>", line 1, in <module>
File "D:
浏览 15提问于2022-11-21得票数 0
我使用Debian安装程序在我的虚拟机上安装了TensorRT。如果我运行"dpkg -l | grep TensorRT“，我会得到预期的结果：
ii graphsurgeon-tf 5.0.2-1+cuda10.0 amd64 GraphSurgeon for TensorRT package
ii libnvinfer-dev 5.0.
浏览 10提问于2019-04-07得票数 5
PyTorch网站说，PyTorch 1.12.1与CUDA 11.6兼容，但我得到以下错误：
NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.
我正在使用一个笔记本电脑RTX 3060和诗歌作为我的包管理器在Python。
>>
浏览 6提问于2022-10-14得票数 0
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0回答
我是python内核编程的新手，为了学习，我遵循了这个。当我尝试运行示例Cuda python程序时，我得到了一个类似下面的错误。我不知道，这是怎么回事？请帮我解决这个问题，这样我才能继续学习。
Traceback (most recent call last):
File "numpycuda.py", line 17, in <module>
my_kernel[blockspergrid, threadsperblock](data)
File "/home/face/.local/lib/python2.7/site-
packages/numb
浏览 14提问于2018-07-19得票数 0
回答已采纳
1回答
考虑使用cupy进行模拟的类中使用多处理的简化示例。这部分
obj = FUNC(par)
obj.simulate()
在cupy中完成，然后将数据复制到CPU。多处理不涉及GPU上的数据，但仍然会出现以下错误：
import tqdm
import cupy as cp
import numpy as np
from multiprocessing import Pool
class FUNC:
def __init__(self, par) -> None:
self.x = par['x']
def simulate(sel
浏览 13提问于2022-03-17得票数 0
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我正在从源安装Opencv 4.4。我遇到了以下错误。 CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND.
Please set them or make sure they are set and tested correctly in the CMake files:
CUDA_cublas_LIBRARY (ADVANCED) 我正在传递以下参数。我正在使用ubuntu-18.04和CUDA = 10.1 cmake -D CMAKE_BUILD_TYP
浏览 198提问于2020-10-03得票数 2
我试图分析tensorflow的op内核的预处理源。我尝试了以下命令行，该命令行是根据一般构建说明改编的：
bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package --save_temps
它的构建是正确的，但是从文档中，我期待着-H / -S传递给编译器的另一个传递。我不确定是否发生了这种情况，但我在缓存文件夹中找不到任何文件的.i、.ii或.s文件，只有少数几个文件(我看到了用于swig的.i文件和用于boringssl和nsync的.s文件)，尽管我确实为python
浏览 2提问于2018-06-24得票数 1
回答已采纳
在试图导入CuPy时，我得到了以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cupy/__init__.py", line 20, in <module>
six.reraise(ImportError, ImportError(msg), exc_info[2])
File "/usr/local/li
浏览 0提问于2017-10-05得票数 0
我只想知道这个问题。
pkg显示了我的opencv4版本，但在python3中没有名为cv2的模块。
请帮帮我.！
cmake列表：
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D BUILD_DOCS=OFF -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D BUILD_TESTS=OFF -D BUILD_PACKAGE=OFF -D BUILD_EXAMPLES=OFF
浏览 27提问于2022-10-28得票数 0
我已经按照NVIDIA (Ubuntu16.04Desktop，GTX970)上的本教程所描述的步骤安装了TensorFlow：
每一步都会在没有错误的情况下完成，但是如果我之后尝试在Python中导入TensorFlow，我总是得到这个错误消息：
>>> import tensorflow as tf
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-pa
浏览 16提问于2017-01-20得票数 3
回答已采纳
下面是我的cmake命令：
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=DEBUG\
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
-D CUDA_ARCH_BIN="6.1" \
-D WITH_TBB=ON \
-D WITH_CUDA=ON \
-D BUILD_opencv_cudacodec=OFF \
-D ENABLE_FAST_MATH=1 \
-D CUDA_FAST_MATH=1 \
-D WITH_CU
浏览 69提问于2019-11-02得票数 0
回答已采纳
尝试在Ubuntu16.04的Ubuntu16.04上为NVIDIA K80安装带有cuDNN/CUDA的tensorflow-gpu和25 gb的磁盘空间。知道我为什么要在Python2.7中启动GPU时得到下面的错误ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory吗？什么代码能解决这个问题？有更简单的解决办法吗？
下载CUDA
sudo su
curl -O http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/re
浏览 0提问于2018-03-08得票数 0
我用math.log计算了GPU中的对数，这是之一。但失败了。
我的代码：
import os,sys,time,math
import pandas as pd
import numpy as np
from numba import cuda, float32
import os
bpg = (3,1)
tpb = (2,3)
@cuda.jit
def calcu_T(D,T):
bx = cuda.blockIdx.x
tx = cuda.threadIdx.x
ty = cuda.threadIdx.y
c_num = D.shap
浏览 0提问于2017-04-10得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在使用SLURM为我拥有的ML作业从超级计算机中分配一些GPU节点。
对于单个GPU (1个节点)，一切都很好，但是当将SLURM脚本设置为多个作业时，python脚本似乎仍然只检测到1个GPU。首先，我确信节点被保留是因为下面的输出：
现在，我不知道我做错了什么，但这是我的SLURM文件：
#!/bin/bash
#SBATCH --time=00:03:00
#SBATCH -N 4
#SBATCH -C TitanX
#SBATCH --gres=gpu:1
#SBATCH -o myfile.out
# Load GPU drivers
module load cuda
浏览 5提问于2022-04-01得票数 0
我目前正在配置tensorflow 1.14，安装了CUDA 10.0和cudn7.5，以便构建我的Deepspeech二进制文件。
未找到文件的终端代码错误：
1) Could not find any libcudnn.7*.dylib in any subdirectory:
''
'lib64'
'lib'
'lib/*-linux-gnu'
'lib/x64'
'extras/CUPTI/*'
浏览 0提问于2019-08-15得票数 0
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从下面的页面()中，我得到了以下代码。
#!/bin/bash
# setup conda
source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
# create conda env
read -rp "Enter environment name: " env_name
read -rp "Enter python version (e.g. 3.7) " python_version
conda create -yn "$env_name" python="$python_version"
浏览 6提问于2022-11-14得票数 0
我使用的是ubuntu14.04，安装了theano 0.8.2。当我在我的gpu_tesy.py中运行import时，大约有5300行代码和：
5367 // vim: filetype=cpp:expandtab:shiftwidth=4:tabstop=8:softtabstop=4:textwidth=79：
5368
===============================
在文件中包含:0:0: /usr/include/stdc-predef.h:59:1:致命错误: cuda_runtime.h:没有这样的文件或目录
#endif
^编译终止。
‘'nvcc
浏览 2提问于2016-07-27得票数 2
我的任务是创建一个CI工作流，为这个应用程序构建一个PyTorch数据自动化系统扩展。到目前为止，应用程序是通过使用CUDA GPU创建目标AWS、将所有源推送到那里并运行setup.py来部署的，但我想在我们的CI系统中进行构建，并将预构建的二进制文件部署到生产环境中。
在CI系统中运行setup.py时，我会得到“没有CUDA GPU可用”的错误--这是正确的，CI系统中没有CUDA GPU。有没有办法在没有CUDA GPU的情况下建立CUDA扩展？
这是错误消息：
gcc -pthread -shared -B /usr/local/miniconda/envs/build/compil
浏览 2提问于2021-05-07得票数 0
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背景:在Ubuntu20.04上运行VSCode
已完成以下工作：
(a)编译和构建CUDA代码的Cython包装器(打包为共享库.so)；
(b) Python脚本导入上述.so文件运行，并且可以在终端中直接从cuda-gdb中调试(感谢以及启用了ptrace_scope)，可以看到GPU变量并切换焦点。
(c)另外，在命令行CUDA和VSCode的原生IDE中，我都能够在不同的CUDA代码(没有包装、纯cuda代码链接和编译到可执行文件)中设置断点。如图所示，这个
问题:从(b)我知道GPU调试符号在那里，并且可以被cuda捕获。但最终，我希望能够在VSCode中进行调试。我在launch
浏览 44提问于2022-07-01得票数 1
我需要安装使用CUDA和FFMpeg编译的OpenCV来进行光流计算。
我按照在Ubuntu18.04上安装，但当我试图执行以下命令时，我得到了以下截图中显示的以下错误：
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../
浏览 22提问于2019-07-18得票数 0
我尝试自己编译Tensorflow以加快训练速度(使用预编译的轮子可以工作，但速度很慢)。我使用./configure配置并显式指定应该使用cuDNN版本5.1.10。在此之前，我下载了cuDNN 5.1.10并将我的文件复制到Cuda目录。
配置(.tf_configure.bazelrc)如下所示：
build --action_env PYTHON_BIN_PATH="/home/ubuntu/project/venv/bin/python"
build --action_env PYTHON_LIB_PATH="/home/ubuntu/project/venv
浏览 7提问于2017-06-24得票数 1
回答已采纳
2回答
我使用.deb文件安装了tensorflow和CUDA。我还安装了CUDNN。但是，当我尝试用python导入库时，它给出了这个错误。
>>> import tensorflow
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/__init__.py", line 23, in <module>
浏览 2提问于2016-10-25得票数 0
我在Ubuntu 18.04操作系统上运行Docker 18CE。我的docker的基础镜像也是Ubuntu 18.04。我正在尝试制作一个自定义的docker镜像，在那里我也可以运行和使用nvidia和cuda。只有在安装cuda时，我才会遇到不寻常的问题。
这是获取可执行文件的代码。
RUN wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.0/Prod/local_installers/cuda_9.0.176_384.81_linux-run RUN chmod +x cuda_9.0.176_384.81_linux-run
RUN
浏览 91提问于2020-02-03得票数 0
我有一些使用协作组的cuda代码，因此需要-rdc=true标志才能使用nvcc进行编译。我想从python中调用cuda代码，所以我正在编写一个带有python c扩展的python接口。 因为我包含了cuda代码，所以我必须调整我的setup.py，如：Can python distutils compile CUDA code?中所述 这将进行编译和安装，但是一旦我将代码导入到python中，它就会分段。删除-rdc=true标志可以让一切正常工作，但也会迫使我从cuda内核中删除所有协作组码(或者在编译过程中出现“cudaCGGetIntrinsicHandle unresolved
浏览 58提问于2020-02-03得票数 1
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我想用gpu构建opencv，我特别遵循的教程是。每次使用cmake用gpu构建opencv时，我都会遇到以下错误。
usr/bin/x86_64-linux-gnu-ld: cannot find -llib64
collect2: error: ld returned 1 exit status
make[2]: *** [modules/cudev/CMakeFiles/opencv_cudev.dir/build.make:86:
lib/libopencv_cudev.so.4.2.0] Error 1
make[1]: *** [C
浏览 1提问于2020-08-28得票数 0
当我试图编译我的代码时，我得到了cuMemcpyDtoH_v2的未定义的符号错误。我想我的问题是cuMemcpyDtoH_v2是在哪里定义的？我以为它会在cuda运行时环境中定义，但事实似乎并非如此。下面是我的代码：
#include </usr/local/cuda/include/cufft.h>
#include </usr/local/cuda/include/cuda.h>
void main()
{
...
cuMemcpyDtoH_v2(v1, v2, ds);
...
}
为了编译，我使用python disutils.core se
浏览 57提问于2018-06-09得票数 0
我正在尝试编写自己的神经网络来检测特定的手势，遵循从https://www.kaggle.com/benenharrington/hand-gesture-recognition-database-with-cnn/execution找到的代码。 model.add(layers.Conv2D(32, (5, 5), strides=(2, 2), activation='relu', input_shape=(200, 200,1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (
浏览 469提问于2021-05-02得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试在同一进程中并行运行两个tensorflow模型。 在Tensorflow 1.x中，我们可以这样做，例如Keras Tensorflow - Exception while predicting from multiple threads graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
session = tf.Session()
with session.as_default():
# Create and use the model ... 在Tensorflow 2.0中，会话已被删除。 当我试图在同一
浏览 42提问于2019-09-19得票数 7
1回答
我已经通过anaconda在我的系统上安装了cuda，它有2个GPU，正在被我的python识别。
import torch
torch.cuda.is_available()
true
然而，当我试图通过它的C API运行一个模型时，我得到了以下错误：
~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py in _join_cuda_home(*paths)
722 '''
723 if CUDA_HOME is None:
--> 724 rai
浏览 611提问于2018-10-10得票数 5
我正在使用nohup进行训练： nohup python -u main.py &> output.txt & 我使用以下命令将ipynb转换为python： jupyter nbconvert --to script 'my-notebook.ipynb' 当我在jupyter中运行代码时，它工作得很好。当我尝试运行python脚本时，我得到了RuntimeError CUDA initialization failed，我为jupyter和python都分配了PCI_BUS_ID： try:
%env CUDA_DEVICE_ORDER=P
浏览 41提问于2020-07-13得票数 1
我的nvidia-smi
(cython) nyck33@nyck33-IdeaPad-Gaming-3-15ACH6:~/Documents/cuda-start-dec2022/cuda-python/examples/0_Introduction$ nvidia-smi
Sun Dec 4 23:38:29 2022
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 515.86.01 Driver Version: 515.86.
浏览 0提问于2022-12-04得票数 0
回答已采纳
我的机器是Ubuntu18.04.1 LTS，已经成功安装了CUDA。$nvcc --version的输出是
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176
我有两个Tesla K80的GPU，命令nvidia-smi显示：
我还尝试使用来自./deviceQuery的NVIDIA_CUDA-9.0_Samples
浏览 8提问于2018-11-15得票数 0
我试图在Colab中运行一个github深度学习存储库，但是我无法将python文件连接到colab GPU。
在colab笔记本中编写脚本时，我可以连接到GPU，例如，当我从笔记本单元中运行此cod时：
import os, torch
print('Torch', torch.__version__, 'CUDA', torch.version.cuda)
print('Device:', torch.device('cuda:0'))
print(torch.cuda.is_available())
我得到：
Torch
浏览 0提问于2020-04-04得票数 2
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