查看gpu使用情况,已经如何释放内存

torch显存分析——如何在不关闭进程的情况下释放显存 torch显存占用分析,以及如何在不关闭进程的情况下,利用代码释放不再占用的显存。 阅读详情

一、Linux查看Nvidia显卡信息及使用情况,输入:nvidia-smi


表头释义: 

  • Fan:显示风扇转速,数值在0到100%之间,是计算机的期望转速,如果计算机不是通过风扇冷却或者风扇坏了,显示出来就是N/A; 
  • Temp:显卡内部的温度,单位是摄氏度;
  • Perf:表征性能状态,从P0到P12,P0表示最大性能,P12表示状态最小性能;
  • Pwr:能耗表示; 
  • Bus-Id:涉及GPU总线的相关信息; 
  • Disp.A:是Display Active的意思,表示GPU的显示是否初始化; 
  • Memory Usage:显存的使用率; 
  • Volatile GPU-Util:浮动的GPU利用率;
  • Compute M:计算模式; 

二、用tensorflow做实验,有时候会由于某种原因,在关闭程序后,GPU的显存仍处于被占用的状态,而用nvidia-smi查不到对应的进程pid. 
这时释放显存的方法:

sudo fuser /dev/nvidia*
  • 该命令会显示所有占用nvidia设备的进程pid,将这些pid逐个kill掉:
kill -9 pid
  • 发现显存已经被释放。 

 

神经网络训练指定gpu 主要有两种方法 · 在终端运行训练程序的时候,前面加上指定语句,比如 CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python train.py · 在训练程序的最前面加上: 这种方法有时候不管用,可能是因为项目代码在某些地方已经设定了GPU的环境变量 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" 数字2指的是GPU的代号,只需在终端输入下面命令就能看(每隔0.1s就刷新一次) watch -n 0.1 nvidi.. 阅读详情

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