Jupyter notebook 每次运行完tensorflow的程序,占着显存不释放.而又因为tensorflow是默认申请可使用的全部显存,就会使得后续程序难以运行.暂时还没有找到在jupyter notebook里面自动释放显存的方法,但是我们可以做的是通过指定config为使用的显存按需自动增长,这样可以避免大多数的问题.代码如下: gpu_no = '0' # or '1' os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = gpu_no # 定义Ten

1.定时器         采用nginx自身的定时器管理机制,具体细节待学习过nginx源码后加以补充 2.channel的生成周期 (0).初始(诞生)         发布.订阅均有可能产生channel 发布:向channel以post的形式发布消息时,如果不存在channel则产生 订阅:模块配置允许订阅产生channel的情况下,如果向一个不存在的channel上订阅时则产生 channel自诞生之日期就是在无奈的等死...只要channel被使用一次(发布.订阅)则其寿命被延长一次

linux 内存清理/释放命令 You could find reference from here: http://jingyan.baidu.com/article/597a06436a687f312b5243f3.html Basically it looks like this: ---------------------------------- 清理前内存使用情况 free –m 或者 free 清理内存 > /proc/sys/vm/drop_caches 清理后内存使用情况 fr

本篇是接自 手把手带你做自定义view系列 宗旨都是一样,带大家一起来研究自定义view的实现,与其不同的是本系列省去了简单的坐标之类的讲解,重点在实现思路,用简洁明了的文章,来与大家一同一步步学习. 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wingichoy/article/details/50500479 上一篇介绍了:神奇的贝塞尔曲线,这篇就来研究其应用. 我自己的学习方法是:学习了贝塞尔曲线之后,去研究他的规律,然后开始联想有没有见过类似的效果,最后自己去研究实现,在没

留坑待填 使用scala.collection.mutable._期间,发现了当程序运行内存开销较多时,使用系统工具进行内存清理,然后程序报出了变量找不到.内存无法访问.数组访问越界,堆栈溢出等多种错误,但在手动内存清理操作过程中,程序运行正确.完整.猜测scala对可变集合的内存管理为动态管理且未使用独占式分配,导致在系统内存清理时将非垃圾数据进行清理,进一步导致程序无法正确访问变量和数据. <<<<<<<<<<<<<<

如果我们需要优化kernel程序,我们必须知道一些GPU的底层知识,本文简单介绍一下GPU内存相关和线程调度知识,并且用一个小示例演示如何简单根据内存结构优化. 一.GPU总线寻址和合并内存访问 假设X指向一个32位整数数组的指针,数组首地址是0x00001232,那么一个线程需要访问第0个成员时是也许是如下访问的: ] 假设内存总线宽度是256位,内存访问时必须和总线宽度对齐,所以内存只能访问0x00000020,0x00000040这种地址(0x20=256位),如果要访问0x0000123

Illustration created for "A Journey With Go", made from the original Go Gopher, created by Renee French. 这篇文章基于 Go 1.13 版本.有关内存管理的讨论在我的文章 "Go:内存管理与分配 " 中有解释. 清理内存是一个过程,它能够让 Go 知道哪些内存段最近可用于分配.但是,它并不会使用将位置 0 的方式来清理内存. 将内存置 0 将内存置 0 的过程 -

一.问题源起 从以下的异常堆栈可以看到是BLAS程序集初始化失败,可以看到是执行MatMul的时候发生的异常,基本可以断定可能数据集太大导致memory不够用了. 2021-08-10 16:38:04.917501: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:226] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED 2021-08-10 16:38:04.960048

1.清理前内存使用情况 free -m 2.开始清理  echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches 3.清理后内存使用情况 free -m 4.完成! 查看内存条数命令: dmidecode | grep -A16 "Memory Device$" ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ # sync# echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches

[精]从CPU架构和技术的演变看GPU未来发展 http://www.pcpop.com/doc/0/521/521832_all.shtml 显存与纹理内存详解 http://blog.csdn.net/pizi0475/article/details/8739557 GPU 与CPU的作用协调,工作流程.GPU整合到CPU得好处 http://blog.csdn.net/maopig/article/details/6803141 双剑合璧:CPU+GPU异构计算完全解析 http://bj

主要看<深入理解Java虚拟机> 第三张 P84 开始是垃圾收集相关. 1. 1960年诞生于MIT的Lisp是第一门采用垃圾回收的语言. 2. 程序计数器.虚拟机栈.本地方法栈3个区域随线程而生而亡. 3. 垃圾回收主要关注的是堆里面的对象. 1. 检查 1.1 引用计数.基本不用.因为很难解决相互循环引用的问题.当然Python.COM等应用里面用到了.热热 1.2 可达性分析.Reachability Analysis. 通过一系列作为GC roots的对象作为起始. GC roots的

在清理前内存使用情况 free -m 用以下命令清理内存 echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches 清理后内存使用情况再用以下命令看看. free –m 多出很多内存了吧. 查看内存条数命令: dmidecode |grep -A16 "Memory Device$" ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 要达到释放缓存的目的,我们首先需要了解下关键的配置文件/proc/sys/vm

1.清理前内存使用情况 free -m 2.开始清理  echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches 3.清理后内存使用情况 free -m 4.完成! 查看内存条数命令: dmidecode | grep -A16 "Memory Device$" ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ # sync# echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches

0 序·简介 在使用Ubuntu或者Windows执行一些复杂数据运算时,需要关注下CPU.GPU以及内存占用量,如果数据运算超出了负荷,会产生难以预测的错误.本文将演示如何用简单地方式,实时监控Ubuntu或者Windows的CPU.GPU以及内存占用量,教会大家如何实时监控电脑状态. 水平有限,笔者在这里仅仅使用最简便的方式来实现,抛砖引玉,以便于小白用户也能掌握.大佬们看不上莫要喷,欢迎在评论处补充.觉得有用的话,记得点赞收藏. 废话不多说,操作教程正式开始.. 1 Ubuntu系统操作

1.清理前后的对比 清理前: 清理后: 内存多了20G 2.思路 首先,我先看了很多人的经验贴,按照他们的路子查到最后,并没有找到他们指出的大文件. 很显然,Mac的使用方式不同,其内存分配肯定也会不同.在这个过程中,他们教会了我进行内存分析的基本思路和一些有用的命令. 接下来,就是查出我的Mac里的大文件了. 3.清理 工具:iTerm2 命令: cd ../ , 回退上个文件夹 du -sh * ,查看内存 cd XXX,进入文件夹 pwd,查看当前路径 rm -f XXX,删除文件 rm

摘自:https://blog.csdn.net/wyzxg/article/details/7279986/ 摘要:Linux对内存的管理与Windows不同,free小并不是说内存不够用了,应该看的是free的第二行最后一个值:"-/+ buffers/cache: 58 191" 这才是系统可用的内存大小. 记录一次维护记录 在放假回来后,发现服务器内存没有剩余空间了,并且使用了swap分区. 维护目标:释放内存,关闭SWAP分区的使用. 分析原因: 疑点1: https://b

直接上图吧! 获取文件大小 ,清理文件工具类 public class DataCleanManager { public static String getTotalCacheSize(Context context) throws Exception { long cacheSize = getFolderSize(context.getCacheDir()); if (Environment.getExternalStorageState().equals(Environment.MEDI

1.删除Xcode中多余的证书provisioning profile 手动删除: 打开finder,然后在最上面的前往中前往下方的路径,就可以看到你xcode运行到现在使用过的证书provisioning profile. Xcode6 provisioning profile path: ~/Library/MobileDevice/Provisioning Profiles 2.清理Xcode编译项目产生的缓存垃圾 (Xcode用久了,会产生很多项目编译缓存,占用一大堆硬盘空间,此时需要对

1. Clear PageCache only.sync && echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches2. Clear dentries and inodes.sync && echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches3. Clear PageCache, dentries and inodes.sync && echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 查使用内存

我们在处理模型文件时,总会遇到内存环境的清除问题.一个干净的Creo工作环境.是保证工作能顺利完毕的保障. ProMdlEraseNotDisplayed()函数提供了清除未显示模型的功能. 当须要循环运行某些事物时,在打开新模型前运行该函数,会使工作环境干净. ProMdlErase(ProMdl mdl)函数的说明是这种: The erasing action caused by this function will be finished only after the execution

using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.Linq; using System.Runtime.InteropServices; using System.Text; namespace ConsoleApplication1 { class Program { [DllImport("psapi.dll")] static extern int Empt