letplay的博客

NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.据大伙儿反应公共服务器一直显示连接超时，无法正常连接，便去七楼查看情况，发现并不是网络问题，使用万能办法：重启！重启过后果然解决了连接问题，但又出现了新的问题，输入nvidia-smi后报错：NVIDIA-SMI ha

Ubuntu172.18.32.248192.168.143.248：6080ssh node1CUDA_VISIBLE_DEVICESnvidia-smisudo gedit ~/.bashrcsource activate tensorflow conda listifconfig -a192.168.143.204192.168.141.126conda installpip install --userconda config --add ch

初次使用Linux，所知甚少，虽不至于寸步难行，但也是一步一个坎，吃一堑长一智，故将所遇困难详记之，以便查阅。1. 解决Keras无法使用GPU加速问题网上教程不少，试过之后才知道对我没用，历经几天的摸索，终于发现问题所在——是一开始的Anaconda出问题，Anaconda3-5.1.0以前的版本在安装Tensorflow-gpu时不会附带cudatoolkit、cudnn，（测试发现安装1.12.0以前的版本会附带，但如果是CUDA10.0所对应的Tensorflow版本最低是1.13.0，所以各方