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.n…

db('user')  默认情况下,每次请求都会重新连接数据库,这样会占用服务器资源 方法1.如果不想每次都重连可以这样 db("List",[],false) 方法2.还可以直接改function,及则需要把 function db($name = '', $config = [], $force = true) { return Db::connect($config, $force)->name($name); } 改为 function db($name = '', $c…

连接服务器 Windows - XShell XFtp SSH 通过SSH来连接实验室的服务器 使用SSH连接已经不陌生了 github和OS课设都经常使用 目前使用 192.168.7.169 使用工具 XShell 和 XFtp 使用XShell连接服务器以及操作,服务器每个节点上都安装了Ubuntu 16.04 LTS操作系统 使用XFtp管理文件 参考资料: Xshell+Xftp SSH隧道代理 Xshell通过SSH密钥.SSH代理连接Linux服务器详解 Mac OS - Term…

SQL Server对服务器内存的使用策略是用多少内存就占用多少内存,只用在服务器内存不足时,才会释放一点占用的内存,所以SQL Server 服务器内存往往会占用很高. 查看内存状态: DBCC MemoryStatus 这些内存一般都是Sql Server运行时候用作缓存的: 1. 数据缓存:执行个查询语句,Sql Server会将相关的数据页(Sql Server操作的数据都是以页为单位的)加载到内存中来, 下一次如果再次请求此页的数据的时候,就无需读取磁盘了,大大提高了速度. 2.执行命…

ssh_config详解(MAC OSX) 方法1:MAC客户端配置 配置“/etc/ssh/ssh_config”文件 “/etc/ssh/ssh_config” 文件是OpenSSH系统范围的配置文件,允许你通过设置不同的选项来改变客户端程序的运行方式.这个文件的每一行包含“关键词-值”的匹配,其中“关键词”是忽略大小写的.下面列出来的是最重要的关键词,用man命令查看帮助页(ssh (1))可以得到详细的列表. 编辑“ssh_config”文件 sudo -s     ( 启用超级用户 s…

我们在刚使用tensorflow的过程中,会遇到这个问题,通常我们有多个gpu,但是 在通过nvidia-smi查看的时候,一般多个gpu的资源都被占满,但是只有一个gpu的GPU-Util 和 219W / 250W(Usage/Cap)会被占满.实际上我们只有一个在跑,但是我们其实只需要 一个卡,其他卡要跑其他的资源,这是后怎么办呢. 可以在环境中就指定gpu机器可见: 如: import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI…

登陆Mysql: mysql -p<port> -u<user> -p<pwd> mysql> show processlist; show processlist 命令详解: processlist命令的输出结果显示了有哪些线程在运行,可以帮助识别出有问题的查询语句. 下面是MYSQL占用CPU高处理的一个例子,希望对遇到类似问题的朋友们有点启发.一般来说MYQL占用CPU高,多半是数据库查询代码问题,查询数据库过多.所以一方面要精简代码,另一方面最好对频繁使用…

1> 2> 3> 4> 5>删除不良的执行计划后执行时间仍然有150s,这实在是太慢了,继续查看原sql代码,发现父表的关联条件放在了子查询里,这是应该避免的 调整原sql代码后测试查询时间,时间降低到5s,客户可以接受,问题解决.…

今天遇到一个奇怪的现象,使用tensorflow-gpu的时候,出现内存超额~~如果我训练什么大型数据也就算了,关键我就写了一个y=W*x.......显示如下图所示: 程序如下: import tensorflow as tf w = tf.Variable([[1.0,2.0]]) b = tf.Variable([[2.],[3.]]) y = tf.multiply(w,b) init_op = tf.global_variables_initializer() with tf.Sess…

参考:https://www.cnblogs.com/jiu0821/p/9501665.html Tensorflow默认是会占用全部的GPU,而有时候你根本不需要那么占用那么多GPU资源,这时候就可以采用如下三种方法进行解决: 1.在构造tf.Session()时候通过传递tf.GPUOptions作为可选配置参数的一部分来显式地指定需要分配的显存比例,如下所示: # 假如有12GB的显存并使用其中的4GB: gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_g…