合理占用服务器空闲GPU[狗头]
合理占用服务器GPU资源[狗头]
场景:当你想进行模型训练时,发现GPU全被占用,怎么办?
解决方案1:
在终端输入如下命令:watch -n 设定刷新时间(s) nvidia-smi
然后记起来了回来看看有空下来的没?
解决方案2:
首先说明一下我的环境:
- ubuntu 16.04
- anaconda3
- python3.6
- tensorflow1.13
再说明一下对应的脚本与占用GPU程序路径
- 用户目录
- UseGPU
- cifar-demo.py # 占用GPU程序
- mnist.npy # 手写字数据
- occupy.sh # 占用GPU的sh脚本
occupy.sh
脚本内容:
#!/bin/bash
# 变量定义
index=0 # GPU号
free=1600 # 空闲的GPU显存量(MB)
sleeptime=1 # 查询间隔时间
while :
do
# 需要执行的获取占用GPU显存的命令
STRING=$(nvidia-smi -q -i $index | grep -m 1 'Free' | tr -cd '[0-9]')
# echo $STRING
if [ "$STRING" -gt "$free" ]; then
# 当所占资源小于设定值时,执行相应程序
echo `date -d today +"%Y-%m-%d %H:%M:%S"`
echo "Find Free GPU:$index!!!"
# 运行对应程序 占TMD
$(CUDA_VISIBLE_DEVICES=$index python3 ./cifar-demo.py)
break
else
# 没找到,寻找下一块GPU
echo "GPU:$index Not satisfied!"
sleep $sleeptime
# GPU号自增
let index++
if [ $index -ge 4 ]; then
index=0
fi
fi
done
cifar-demo.py
对应程序
为tensorflow的官方教程:https://github.com/tensorflow/docs/tree/master/site/en/r1/tutorials
import numpy as np
import tensorflow as tf
# set train epoch
epochs = 10000000
# suppose the data in the ./mnist.npz
try:
data = np.load('./mnist.npz')
x_train, y_train, x_test, y_test = data['x_train'], data['y_train'], data['x_test'], data['y_test']
# Normalized data
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
except Exception as e:
print('%s' % e)
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# start train
model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs)
model.evaluate(x_test, y_test)
mnist.npy
数据获取
- 下载地址:https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/
- 网盘链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1E_w_wJbvseU9I6kkShJahQ 提取码:5kdn
可有可无的一点点说明
对
occupy.sh
脚本进行一点点说明:
- 查看指定GPU的所有信息:
nvidia-smi -q -i 第几块GPU
- 查看指定GPU的显存空闲
nvidia-smi -q -i 第几块GPU | grep "Free"
# 如,此处我查看第2块GPU的显存占用:
(base) zcc@e0c362370fb8:~$ nvidia-smi -q -i 1 | grep "Free"
Free : 15839 MiB # FB Memory Usage (以此为准)
Free : 16376 MiB # BAR1 Memory Usage # 考虑到上面有两个输出,
# FB Memory Usage (对比后发现是以此为准)
# Total : 16160 MiB
# Used : 321 MiB
# Free : 15839 MiB
# BAR1 Memory Usage
# Total : 16384 MiB
# Used : 8 MiB
# Free : 16376 MiB # 修改命令如下,只输出一条
(base) zcc@e0c362370fb8:~$ nvidia-smi -q -i 1 | grep -m 1 "Free"
Used : 15839 MiB # 最后对数字进行截取
(base) zcc@e0c362370fb8:~$ nvidia-smi -q -i 1 | grep -m 1 "Free" | tr -cd "[0-9]"
15839
参考:
https://blog.csdn.net/geng333abc/article/details/107481364
https://github.com/tensorflow/docs/tree/master/site/en/r1/tutorials
https://www.cnblogs.com/ypzhai/p/9997856.html
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