已解决，做备忘Reference：nvidia-smi报错：NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver._missyoudaisy的博客-CSDN博客无法连接NVIDIA驱动：NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate wit

这种方法仅在当前终端会话中有效，关闭终端后会失效。

问题描述键盘 鼠标失效，图形界面卡顿，程序不再运行可能原因ubuntu18.04跑深度学习模型时，图形界面卡顿,其原因是显卡版本和cuda要求的显卡版本不一致referenceubuntu16.04跑深度学习模型时，图形界面卡顿Ubuntu16.06 单Nvidia显卡 深度学习运行时 界面卡顿（刷新慢）的解决方法ubuntu系统突然卡机或者完全死机怎么办Ubuntu下图形界面卡死解决办法....

【代码】Huggingface - bug - No available memory for the cache blocks. Try increasing gpu_memory_utilization。

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https://blog.csdn.net/jy1023408440/article/details/107258942https://yongqiang.blog.csdn.net/article/details/93670265?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-16

深度学习多卡配置_组装机（多显卡）配置小贴士/深度学习主机_weixin_39716877的博客-CSDN博客贴士一：硬件在软件上有点拗口是否兼容主板和其他的硬件间都是有兼容关系的。比如说一个人的攻略里，可能会给你推荐一块高性价比的主板，一块高性价比的内存，殊不知这块主板和内存不兼容。又比如你要配置多显卡的，那主板的PCIe是否足够，功率是否足够，主板是否支持sli(是否支持交火。有些支持交火不支

本人在安装好CUDA cuDNN之后，安装tensorflow-gpu==1.12.0，运行代码报错如下：ImportError: libcublas.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or director将tensorflow升级到，tensorflow-gpu==1.13.1之后，报错如下：ImportErr...

【代码】Huggingface - bug - No available memory for the cache blocks. Try increasing gpu_memory_utilization。