2019-06-26

命令：

看gpu使用情况： nvidia-smi

看后台有没有socket： screen-list

看谁在用gpu：gpustat

                    如果没装，就：pip install gpustat

根据进程id看使用情况：htop或者top

kill进程：kill -9 进程id

查看cuda版本 ：      nvcc -V

查看位置  ：            which nvcc

查看NVIDIA动态使用情况：  watch -n 1 nvidia-smi  

cuda 版本    ：    cat /usr/local/cuda/version.txt

cudnn 版本  ：    cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

NVIDIA 驱动版本  ：  cat /proc/driver/nvidia/version

查看环境变量  :           env

LD_DEBUG=all cat

卸载cuda ：                 sudo  /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl

卸载NVIDIA Driver ：   sudo  /usr/bin/nvidia-uninstall

多版本CUDA切换:

sudo  rm  -rf  /usr/local/cuda                   

sudo  ln  -s    /usr/local/cuda-8.0   /usr/local/cuda  

sudo  ln  -s    /usr/local/cuda-9.1   /usr/local/cuda   

 0、 Tensorflow gpu 官方安装指南：

https://www.tensorflow.org/install/install_windows

下载CUDA并安装：

各个版本的CUDA ：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

下载CUDNN  (要注册)

CUDNN库下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn

ubuntu 同时安装cuda8.0与cuda9.0,cuda9.1

https://blog.csdn.net/weixin_32820767/article/details/80421913