使用nvidia-smi命令查看显卡信息

安装:

  1、先安装tensorflow-gpu,需要查看对应的版本,通过pycharm运行程序时会报错,提示需要安装CUDA,且会指明需要版本号

  >> pip install tensorflow-gpu

  2、下载安装CUDA软件,选择相应的版本及操作系统,下载并安装;

  CUDA下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

  3、下载cuDNN库,开始需要注册等基本信息,下载并解压,将解压后的bin, include, lib三个文件夹拷贝到CUDA目录下,

  我的安装目录为:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

  cuDNN下载地址: https://developer.nvidia.com/cudnn

  然后再使用pycharm跑程序,再第一次时很慢,后面就快了

查看:

  1、在cmd中使用命令 nvcc -V可查看cuda版本

  2、在cmd命令中nvidia-smi可查看gpu使用情况,如果不能识别命令,需要设置Path变量,我的目录为: C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI

下图是跑程序时的截图,对比cpu跑,速度快多了,因为我的笔记本是游戏型的,cpu差一点,显卡好一些。

使用nvidia-smi命令查看显卡信息

上一篇:Java学习之计算机基础(二)


下一篇:Python学习笔记4—列表