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multiprocessing python多进程代码实现 pytorch 实现cuda多进程，并获取返回值代码实现

输入nvidia-smi显示 NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver 但是torch.cuda.is_available()还能用，这就有些别扭了 出现这个问题一般是由于kernel mod 的 Nvidia driver 的版本没有更新 （不是人为因素） 解决办法： 1，重启机器（如果有足够权限的话，直接就能解决） 2，如果权限不够，不能重启的话，那就用命令reload kernel mod

系统：ubuntu 18.04 突然发现cuda不能用 torch.cuda.is_available() ==>False 终端输入 nvidia-smi显示如下 NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver 其他博客上说：“这是一个常见问题，经常出现在ubuntu系统中，主要原因还是系统内核升级了，导致新版本内核和原来显卡驱动不匹配” 并且给出了两种解决方案 解决方法一： 只需执行两条命

tensorflow pytorch 获取Tensor的值 tensor = tf.Variable(10, dtype=tf.int32) with tf.compat.v1.Session() as sess: sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer()) value = sess.run(tensor) #value 就是你想要的值