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

ubuntu查看系统资源占用(内存,cpu和进程) 1  top 查看ubuntu的资源占用的命令为$: top    说明:top命令就可以查看内存,cpu和进程了,很方便 top: 主要参数 d:指定更新的间隔,以秒计算. q:没有任何延迟的更新.如果使用者有超级用户,则top命令将会以最高的优先序执行. c:显示进程完整的路径与名称. S:累积模式,会将己完成或消失的子行程的CPU时间累积起来. s:安全模式. i:不显示任何闲置(Idle)或无用(Zombie)的行程. n:显示更新的次

本文转载自:https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036 ubuntu 18.04 安装GPU +CUDA+cuDNN : 目前,大多情况下,能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程,博主就目前自身实验室环境进行分析,总结一下安装过程. 1.实验室硬件配置(就需要而言): gpu : GeForce titan xp   12G 显存 内存: 64G 硬盘

http://blog.csdn.net/vivian187/article/details/51476043 http://bluexp29.blog.163.com/blog/static/33858148201071534450856/ ubuntu查看系统资源占用(内存,cpu和进程) ubuntu查看系统资源占用(内存,cpu和进程) 大文实验室/大文哥 壹捌陆捌零陆捌捌陆捌贰 21504965 AT qq.com 完成时间:2017/12/11 14:32 版本:V1.0 ubunt

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

本文档已存档,并且将不进行维护. 分配和释放 BSTR 的内存 Visual Studio .NET 2003                  转自: https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/cc485262(v=vs.71).aspx    当创建 BSTR 并在 COM 对象之间传递它们时,必须小心地处理它们所使用的内存以避免内存泄漏.当 BSTR 停留在接口中时,在完成其使用后必须释放出它的内存.但是,如果 BSTR 传递出了接口,那么接收对象将

Ubuntu 使用top/free查看内存占用大的原因     linux/ubuntu下free/top查看内存占用大的原因 使用free/top查看内存占用的时候,吓了一大跳,机器4GB的内存,显示free空闲的内存只有300多M,查看了下进程,也没有发现占用大内存的应用啊. 查了些资料,分享给大家. 其实原理用一句话就可以说明白: 就是 查看结果中used已使用的内存表示总计分配给缓存(包含buffers 与cache )使用的数量,但其中可能部分缓存并未实际使用. free结果的解释:M

漏洞名称: Linux Kernel 释放后重用内存损坏漏洞 CNNVD编号: CNNVD-201307-305 发布时间: 2013-07-18 更新时间: 2013-07-18 危害等级:    漏洞类型:   威胁类型: 远程 CVE编号: CVE-2013-4127 漏洞来源: Red Hat Linux Kernel是美国Linux基金会发布的一款操作系统Linux所使用的内核.         Linux Kernel中存在释放后重用内存损坏漏洞.攻击者可利用该漏洞在程序上下文中执行

今天我们来谈谈Linux的内存机制. 首先我们理一下概念 一.什么是linux的内存机制? 我们知道,直接从物理内存读写数据要比从硬盘读写数据要快的多,因此,我们希望所有数据的读取和写入都在内存完成,而内存是有限的,这样就引出了物理内存与虚拟内存的概念.物理内存就是系统硬件提供的内存大小,是真正的内存,相对于物理内存,在linux下还有一个虚拟内存的概念,虚拟内存就是为了满足物理内存的不足而提出的策略,它是利用磁盘空间虚拟出的一块逻辑内存,用作虚拟内存的磁盘空间被称为交换空间(Swap Spac

tensorflow指定GPU训练 import os os.environ[CUDA_VISIABLE_DEVICES] = '0,1'记住DEVICES是复数 range()返回的是range object,而np.nrange()返回的是numpy.adarray() 两者都是均匀地(evenly)等分区间:range尽可用于迭代,而np.arange作用远不止于此,它是一个序列,可被当做向量使用.range()不支持步长为小数,np.arange()支持步长为小数 两者都可用于迭代 两者

查过好几次这个命令,总是忘,转一篇mark一下吧 转自:http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html PyTorch默认使用从0开始的GPU,如果GPU0正在运行程序,需要指定其他GPU. 有如下两种方法来指定需要使用的GPU. 1. 类似tensorflow指定GPU的方式,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES. 1.1 直接终端中设定: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python my_script.py 1.2

GPU占用率查看: 方法一:任务管理器 如图,GPU0和GPU1的占用率如下显示. 方法二:GPU-Z软件       下面两个GPU,上面是GPU0,下面是GPU1 sensors会话框里的GPU Load就是占用率 大家可以查看GPU0和GPU1的使用与否和使用率 方法三:终端查看 在运行中输入cmd,打开终端 输入cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 回车 输入nvidia-smi 输出为 其中GPU下的0和1 指不同GPU,Memory

查看机器上GPU情况 命令: nvidia-smi 功能:显示机器上gpu的情况 命令: nvidia-smi -l 功能:定时更新显示机器上gpu的情况 命令:watch -n 3 nvidia-smi 功能:设定刷新时间(秒)显示GPU使用情况 在终端执行程序时指定GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=1   python  your_file.py 这样在跑你的网络之前,告诉程序只能看到1号GPU,其他的GPU它不可见 可用的形式如下: CUDA_VISIBLE_DEVICES

[转] MATLAB下如何指定GPU资源 原文链接

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

关于vector已经写的差不多了,似乎要接近尾声了,从初始化到如何添加元素再到copy元素都有所涉及,是时候谈一谈内存的释放了. 是的,对于数据量很小的vector,完全没必要自己进行主动的释放,因为那样对程序的效率几乎没有影响.但是当vector中存入大量的数据后,并且都数据进行了一些操作,比如删除后,如果我们能积极主动的去释放内存,那么是非常明智的. 写到这里,应该明确了size和capacity的区别了. 现在介绍一个方法,std::vector::clear() Removes all

TensorFlow指定GPU/CPU进行训练和输出devices信息 1.在tensorflow代码中指定GPU/CPU进行训练 with tf.device('/gpu:0'): .... with tf.device('/gpu:1'): ... with tf.device('/cpu:0'): ... 2.输出devices的信息 在指定devices的时候往往不知道具体的设备信息,这时可用下面的代码查看对应的信息 进入Python环境 from tensorflow.python.c

这两天找工作,做面试题的时候,碰到这样的题:指定了一个地址,比如说0x0012ff7c这样一个地址,要求是给这个指定的地址赋一个确定的值,比如说100,当时就是一个郁闷啊,在汇编里这样用过,在c中还真没用过.今天在网上查了查,自己也在turbo c上运行了一下,正好做个总结,方法如下: char * test; test = (char *)0x0012ff7c; *test = value;//自己赋值就好了 这里需要注意的是第二行中的(char *)是一定需要的,而且要和上面的指针定义的类型

一.命令行运行python程序时 1.首先查看哪些GPU空闲,nvidia-smi显示当前GPU使用情况. nvidia-smi 2.然后指定空闲的GPU运行python程序. CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 python test.py 二.在python程序中指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3" PS:周期性输出GPU使用情况 每 10s 显示一次GPU使用

Pytorch指定GPU的方法 改变系统变量 改变系统环境变量仅使目标显卡,编辑 .bashrc文件,添加系统变量 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 #这里是要使用的GPU编号 在程序开头设置 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3' 在运行程序时指定 # 运行程序时使用命令行,来设置该程序可见的gpu: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py 使用torch.c

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