我在GCP上使用VM实例已经有一段时间了,我不得不重新启动它,因为我在通过SSH登录时遇到了问题。我在GCP网站上的VM实例管理器中使用了"Reset“选项,之后Nvidia驱动程序似乎关闭了。
我尝试运行nvidia-smi,得到以下结果:
NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.
我不知道如何重新设置它,也不知道为什么会发生这种情况
我在安装咖啡豆。我用的是Ubuntu 14.04。
我试着安装库达。在Caffe网站上写到,我需要分别安装库和最新的独立驱动程序。
我从下载了驱动程序。我尝试了每一种产品类型,但是我得到了相同的错误:
You do not appear to have an NVIDIA GPU supported by the 346.46
NVIDIA Linux graphics driver installed in this system. For further
details, please see the appendix SUPPORTED NVIDIA GRAPHICS CHIPS i
我正在尝试为我的特定应用程序创建一个带有已安装TensorRT的nvidia映像。我不能使用任何提供的TensortRT基映像,因为它们使用的是与应用程序不兼容的CUDA版本,但是我有一个自定义的TensorRT debian包,它在我的组织中使用。问题是,当我从Dockerfile安装它时,它还会安装nvidia驱动程序。因此,成功地创建了容器,但无法启动--结果是:
svc_moma_usr@PL1LXD-529389:~/gutkowsp/Docker_projects/test_cuda$ nvidia-docker run tensorrt-test
docker: Error re
我对张量流是个新手。所以请对我温柔点..我在创建第二个进程来加载tensorflow到已经运行的GPU上时遇到了问题。
我得到的错误是:
\cuda\cuda_dnn.cc:385] could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
\cuda\cuda_dnn.cc:392] error retrieving driver version: Permission denied: could not open driver version path for reading: /proc/driver/nvidia/versi
我按照TF和cuDNN网站上的说明安装了CUDA9.0和NVIDIA7.0之后,从PyCharm包管理器下载并安装了CUDA1.8.0和TensorFlow -GPU1.8.0,这样我就可以使用我笔记本电脑的图形处理器了。但是,每当我尝试从PyCharm导入TensorFlow时,都会抛出以下错误:
ImportError: Could not find 'cudnn64_7.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% envir
在构建一个在码头容器中的第三方库(libtorch,如果重要的话)期间,我遇到了一个丢失的包含文件的错误。在从Ubuntu16.04主机运行构建进程时,同样的构建过程运行良好,但在从Ubuntu18.04主机运行时,文件丢失了。
经过一些跟踪之后,我现在只是从NVidia运行基本容器,并查找该文件。这是我得到的输出:
Ubuntu 16.04 host
$ uname -a
Linux ub-carmel 4.15.0-123-generic #126~16.04.1-Ubuntu SMP Wed Oct 21 13:48:05 UTC 2020 x86_64 x86_64 x86_64 GN
我试着安装了nvidia-cudnn,而且速度有点快,并且在提示中失败了。当我试图安装它时,我意外地撞到了拒绝。现在,当我试图卸载时,会得到以下错误:
$ sudo apt purge nvidia-cudnn -y
Reading package lists... Done
Building dependency tree... Done
Reading state information... Done
The following packages will be REMOVED
nvidia-cudnn*
0 to upgrade, 0 to newly install, 1 to