转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7608916.html 参考网址: https://stackoverflow.com/questions/39758094/clearing-tensorflow-gpu-memory-after-model-execution https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1727#issuecomment-285815312s tensorflo

如何解决python进程被kill掉后GPU显存不释放的问题 1 重新开一个shell,然后输入: ps aux|grep user_name|grep python.所有该用户下的python程序就会显示出来(很多在用watch命令都不会显示的进程在这里可以看到): 2 然后再一个个用kill命令清理 两台Linux系统之间传输文件的几种方法 连接服务器shell窗口关闭导致程序中断,让程序在linux后台运行nohup - CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 nohup pytho

前言 今早我想用多块GPU测试模型,于是就用了PyTorch里的torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来支持用多块GPU的同时使用(下面简称其为Dist). 程序运行时,由于程序中其他部分的代码(与Dist无关的代码)出现了错误,导致程序退出.这次使用Dist时没有考虑和处理这种程序崩溃的情况,因此在程序退出前没有用Dist关闭生成的所有进程,最终导致本次进程运行后GPU显存未释放(经观察,发现是由于没有用Dist关闭所有进程,导致程序运行后还有一部分

很多用户反馈说终止程序之后,显存依然被占用,这里我们提供了两种解决方案,帮助用户解决这个问题. nvidia-smi查看 我们可以先用如下命令 nvidia-smi 查看一下当前GPU进程情况. _ GPU:GPU 编号: Name:GPU 型号: Persistence-M:持续模式的状态.持续模式虽然耗能大,但是在新的GPU应用启动时,花费的时间更少,这里显示的是off的状态: Fan:风扇转速,从0到100%之间变动: Temp:温度,单位是摄氏度: Perf:性能状态,从P0到P12,P

笔者在ubuntu上跑Tensorflow的程序的时候,中途使用了Win+C键结束了程序的进行,但是GPU的显存却显示没有释放,一直处于被占用状态. 使用命令 nvidia-smi 显示如下 两个GPU程序都在执行中,实际上GPU:0已经被笔者停止了,但是GPU没有释放,进程还在继续,所以只有采用暴力手段了,将进程手动关闭掉,进程编号如图中红线部分,由于笔者在两个GPU跑的程序一样,很难从程序名称上找到自己,却可以从GPU:num上找到自己的PID. 关闭命令如下: sudo kill -9 P

在运行上面的blog的Tensorflow小程序的时候程序我们会遇到一个问题,当然这个问题不影响我们实际的结果计算,但是会给同样使用这台计算机的人带来麻烦,程序会自动调用所有能调用到的资源,并且全占满,在自己的PC上没问题,但是在服务器上,问题就很大,因为一旦你运行程序,占满显存别人就不能再用了,解决方法是我们通常是给程序运行指定一块GPU,然后限制其使用比例: import tensorflow as tf import os os.environ[' #指定第一块GPU可用 config =

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

下面通过实验来探索Pytorch分配显存的方式. 实验 显存到主存 我使用VSCode的jupyter来进行实验,首先只导入pytorch,代码如下: import torch 打开任务管理器查看主存与显存情况.情况分别如下: 在显存中创建1GB的张量,赋值给a,代码如下: a = torch.zeros([256,1024,1024],device= 'cpu') 查看主存与显存情况: 可以看到主存与显存都变大了,而且显存不止变大了1G,多出来的内存是pytorch运行所需的一些配置变量,我们

技术背景 笔者在执行一个Jax的任务中,又发现了一个奇怪的问题,就是明明只分配了很小的矩阵空间,但是在多次的任务执行之后,显存突然就爆了.而且此时已经按照Jax的官方说明配置了XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE这个参数为false,也就是不进行显存的预分配(默认会分配90%的显存空间以供使用).然后在网上找到了一些类似的问题,比如参考链接中的1.2.3.4,都是在一些操作后发现未释放显存,这里提供一个实例问题和处理的思路,如果有更好的方案欢迎大家在评论区留言. 问题复现

我们在使用tensorflow 的时候, 有时候会在控制台终止掉正在运行的程序,但是有时候程序已经结束了,nvidia-smi也看到没有程序了,但是GPU的内存并没有释放,那么怎么解决该问题呢? 首先执行下面的命令: fuser -v /dev/nvidia* #查找占用GPU资源的PID 因为我们只有一块显卡,所以显示如下图所示:  可以看到我们的nvidia0上还有一个python 2.7的PID 然后我们执行: kill -9 pid 然后再执行nvidia-smi就可以看到内存已经被释放

背景 作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 使用GPU训练时,一次训练任务无论是模型参数还是中间结果都需要占用大量显存.为了避免每次训练重新开辟显存带来计算之外的开销,一般框架的做法是在真正的训练任务开始前,将每个节点的输入和输出,以及模型参数的shape计算出来并全局开辟一次,例如Caffe就是这种做法.随着深度学习模型的发展和迭代,不仅模型训练的数据shape可能发生变化,就连模型本身在训练过程中也可能发生变化,那么

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 参考网址: http://stackoverflow.com/questions/36668467/change-default-gpu-in-tensorflow http://stackoverflow.com/questions/37893755/tensorflow-set-cuda-visible-devices-within-jupyter 1 终端执行程序时设置使

Python在用GPU跑模型的时候最好开多进程,因为很明显这种任务就是计算密集型的. 用进程池好管理,但是tensorflow默认情况会最大占用显存,尽管该任务并不需要这么多,因此我们可以设置显存的按需获取,这样程序就不会死掉了. 1. 按比例预留: tf_config = tensorflow.ConfigProto() tf_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 分配50% session = tensorflo

import tensorflow as tfimport osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' #指定第一块GPU可用config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 程序最多只能占用指定gpu50%的显存config.gpu_options.allow_growth = True #程序按需申请内存sess = tf.

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 本文目录 1 终端执行程序时设置使用的GPU 2 python代码中设置使用的GPU 3 设置tensorflow使用的显存大小 3.1 定量设置显存 3.2 按需设置显存 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 参考网址: http://stackoverflo

Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速,Keras出现较晚,为Tensorflow的高层框架,由于Keras使用的方便性与很好的延展性,之后更是作为Tensorflow的官方指定第三方支持开源框架.但两者在使用GPU时都有一个特点,就是默认为全占满模式.在训练的情况下,特别是分步训练时会导致显存溢出,导致程序崩溃.可以使用自适应配置来调整显存的使用情况. 一.Tensorflow1.指定显卡代码中加入 import osos.environ["CUDA_VISIBLE_

用惯了theano.再用tensoflow发现一运行显存就满载了,吓得我吃了一个苹果. 用天朝搜索引擎毛都搜不到,于是FQ找了下问题的解决方法,原来有两种 按比例 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 session = tf.Session(config=config, ...) 按需求增长(theano那种) config = tf.ConfigProto() co

keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存. 若单核GPU也无所谓,若是服务器GPU较多,性能较好,全部占满就太浪费了. 于是乎有以下三种情况: - 1.指定GPU - 2.使用固定显存的GPU - 3.指定GPU + 固定显存 一.固定显存的GPU 本节来源于:深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集(参见:Limit the resource usage for tensorflow backend · Issue #1538 · fchollet/ke

本文主要参考两篇文献: 1.<深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集> 2.基于双向LSTM和迁移学习的seq2seq核心实体识别 运行机器学习算法时,很多人一开始都会有意无意将数据集默认直接装进显卡显存中,如果处理大型数据集(例如图片尺寸很大)或是网络很深且隐藏层很宽,也可能造成显存不足. 这个情况随着工作的深入会经常碰到,解决方法其实很多人知道,就是分块装入.以keras为例,默认情况下用fit方法载数据,就是全部载入.换用fit_generator方法就会以自己手

显卡 Video card,Graphics card,又叫显示接口卡,是一个硬件概念(相似的还有网卡),执行计算机到显示设备的数模信号转换任务,安装在计算机的主板上,将计算机的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来. 显卡是计算机的标配之一,计算机要显示图像就必须安装显卡.普通计算机的显卡一般是集成在主板上的. 显卡驱动 显卡驱动是显卡跟计算机连接的桥梁,可以让计算机识别到GPU硬件,是必须正确安装的,不同厂商.不同型号的GPU对应不同的显卡驱动.非开发人员不用安装CUDA或cuDNN,但