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Linux服务器重启后nvidia-smi无法使用的解决方法 参考文章： （1）Linux服务器重启后nvidia-smi无法使用的解决方法 （2）https://www.cnblogs.com/zhouxiaosong/p/11073058.html 备忘一下。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/stackoom/blog/4805825

点击上方“ 视学算法 ”，选择加" 星标 " 重磅干货，第一时间送达 本文转载自：机器之心 | 作者：Eugene Khvedchenya 参与：小舟、蛋酱、魔王 高性能 PyTorch 的训练管道是什么样的？是产生最高准确率的模型？是最快的运行速度？是易于理解和扩展？还是容易并行化？答案是，包括以上提到的所有。 如何用最少的精力，完成最高效的 PyTorch 训练？ 一位有着 PyTorch 两年使用经历的 Medium 博主最近分享了他在这方面的 10 个真诚建议 。 ‍ 在 Efficient PyTorch 这一部分中，作者提供了一些识别和消除 I/O 和 CPU 瓶颈的技巧。第二部分阐述了一些高效张量运算的技巧，第三部分是在高效模型上的 debug 技巧。 在阅读这篇文章之前，你需要对 PyTorch 有一定程度的了解。 好吧，从最明显的一个开始： 建议 0：了解你代码中的瓶颈在哪里 命令行工具比如 nvidia-smi、htop、iotop、nvtop、py-spy、strace 等，应该成为你最好的伙伴。你的训练管道是否受 CPU 约束？IO 约束？GPU 约束？这些工具将帮你找到答案。 这些工具你可能从未听过，即使听过也可能没用过。没关系。如果你不立即使用它们也可以。只需记住，其他人可能正在用它们来训练模型，速度可能会比你快 5%、10%、15%-……

选自towardsdatascience 作者：Eugene Khvedchenya 机器之心编译 参与：小舟、蛋酱、魔王 高性能 PyTorch 的训练管道是什么样的？是产生最高准确率的模型？是最快的运行速度？是易于理解和扩展？还是容易并行化？答案是，包括以上提到的所有。 如何用最少的精力，完成最高效的 PyTorch 训练？ 一位有着 PyTorch 两年使用经历的 Medium 博主最近分享了他在这方面的 10 个真诚建议 。 ‍ 在 Efficient PyTorch 这一部分中，作者提供了一些识别和消除 I/O 和 CPU 瓶颈的技巧。第二部分阐述了一些高效张量运算的技巧，第三部分是在高效模型上的 debug 技巧。 在阅读这篇文章之前，你需要对 PyTorch 有一定程度的了解。 好吧，从最明显的一个开始： 建议 0：了解你代码中的瓶颈在哪里 命令行工具比如 nvidia-smi、htop、iotop、nvtop、py-spy、strace 等，应该成为你最好的伙伴。你的训练管道是否受 CPU 约束？IO 约束？GPU 约束？这些工具将帮你找到答案。 这些工具你可能从未听过，即使听过也可能没用过。没关系。如果你不立即使用它们也可以。只需记住，其他人可能正在用它们来训练模型，速度可能会比你快 5%、10%、15%-…… 最终可能会导致面向市场或者工作机会时候的不同结果。

MIB file的开始和结束 所有的MIB file的都以DEFINITIONS ::= BEGIN关键字开始，以END结束。我们所有添加的节点均应在此之间。 XXX-TEST-MIB DEFINITIONS ::= BEGIN …… …… END 模块引用区域 在MIB开始关键字后，即是模块引用区域，利用IMPORTS标识，所有的模块引用及群组的引用均使用FROM关键字说明其出处,引用使用分号（;）结束。 注：分号，英文全角分号。 在一个MIB file中，所有引用到的数据类型均应有引用。 如： IMPORTS enterprises FROM RFC1155-SMI Integer32 FROM SNMPv2-SMI DisplayString FROM SNMPv2-TC; MIB核心部分（对象标识，标量节点，表格对象的定义） 对象标识 对象标识用关键字OBJECT IDENTIFIER声明，它的主要功能是用来将一类功能的对象结合起来。展开或折叠此对象标识即可展开或折叠此类功能的所有对象。 在ASN.1中，对象标识符类型描述对象的抽象信息，MIB树中的每一个标号是用对象标识符描述的。 例如： xxx OBJECT IDENTIFIER ::= {enterprises 22566} xxx是一个子树支，它定义在enterprises树支下，“22566”

直接在命令行使用 NVIDIA-smi会有问题 首先要确保电脑下了cuda。 然后打开cmd，使用cd命令进入： C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 然后就可以直接使用“nvidia-smi”这个命令了。对了记得开启管理员权限，否则会显示“拒绝访问” 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4417652/blog/4406346

随着深度学习技术的成熟和人工智能的发展，机器开始变得越来越“聪明”，越来越了解用户的喜好和习惯。 下载安装命令 ## CPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle ## GPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu 近年来对于NLP的研究也在日新月异的变化，有趣的任务和算法更是层出不穷，百度提出知识增强的语义表示模型 ERNIE 就是其中的佼佼者。 ERNIE 在语言推断、语义相似度、命名实体识别、情感分析、问答匹配等各类NLP中文任务上的模型效果 全面超越 Bert ，成为NLP中文任务中的主流模型， ERNIE 2.0的论文（https://arxiv.org/abs/1907.12412）也被国际人工智能顶级学术会议AAAI-2020收录。 然而在模型效果大幅度提升的同时，模型的计算复杂性也大大增加，这使得 ERNIE 在推理部署时出现延时高，推理速度不理想 的情况，给产业实践带来了极大的挑战。 ​ 飞桨 开源框架1.8版本中， Paddle Inference在算子融合、TensorRT子图集成和半精度浮点数（Float 16）加速

1.中国计算机学会推荐国际【 学术期刊 】 计算机图形学与多媒体 （1）A类 序号 刊物简称 刊物全称 出版社 网址 1 TOG ACM Transactions on Graphics ACM http://dblp.uni-trier.de/db/journals/tog/ 2 TIP IEEE Transactions on Image Processing IEEE http://dblp.uni-trier.de/db/journals/tip/ 3 TVCG IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics IEEE http://dblp.uni-trier.de/db/journals/tvcg/ （2）B类 序号 刊物简称 刊物全称 出版社 网址 1 TOMCCAP ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Application ACM http://dblp.uni-trier.de/db/journals/tomccap/ 2 CAGD Computer Aided Geometric Design Elsevier http://dblp.uni-trier.de/db/journals/cagd/ 3 CGF

首先，nvidia显卡驱动可有3种安装方法，ppa源命令行安装、安装CUDA时顺便安装驱动(没测试过不多详解)和手动run文件进行安装(本人run文件安装)。(以安装nvidia-450版本为例) ①ppa源命令行安装： 首先添加源： sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update / 刷新下软件库 / 删掉原有的驱动： sudo apt-get remove --purge nvidia* 禁用nouveau: sudo chmod 666 /etc/modprobe.d/blacklist.conf / 添加黑名单可编辑权限 / sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 进入后添加最后行添加: blackblacklist nouveau blacklist lbm-nouveau options nouveau modeset=0 alias nouveau off alias lbm-nouveau off 添加完成后保存并且恢复权限:sudo chmod 644 /etc/modprobe.d/blacklist.conf 更新系统修改： sudo

1、先打开Google Helper； 2、加载到谷歌云盘， from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 3、更改运行目录 import os os.chdir("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/") 4、在修改笔记本环境-笔记本设置-GPU； 5、查看分配到的GPU信息： !/opt/bin/nvidia-smi 6、安装必要的插件 !apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools !add-apt-repository -y ppa:alessandro-strada/ppa 2>&1 > /dev/null !apt-get update -qq 2>&1 > /dev/null !apt-get -y install -qq google-drive-ocamlfuse fuse from google.colab import auth auth.authenticate_user() from oauth2client.client import GoogleCredentials creds =

安装TensorFlow 2.0.0以后,运行出现了下面的错误: tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 这是由于CUDA驱动版本不满足CUDA运行版本造成的,之前为了安装TensorFlow 2.0.0,升级了CUDA运行版本到CUDA 10.0,但是CUDA驱动版本并没有升级,从而造成了这个错误.CUDA驱动版本和CUDA运行版本应该满足下面这张表的要求(https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html): 运行nvidia-smi后,发现CUDA驱动版本是385.54,不满足上面的要求. 于是直接用Windows8.1的设备管理器,用自动搜索更新的驱动程序软件升级CUDA驱动版本: 升级结束以后,再运行nvidia-smi,显示CUDA驱动版本已经升级到了416.34,此时运行TensorFlow 2.0.0,就不会出现上面的错误了. 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4370809/blog