GPU 命令行释放内存

最新推荐文章于 2024-06-06 16:43:17 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： gpu nvidia 内存
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liangdong2014/article/details/78860661
  • 我们在使用tensorflow+pycharm 写程序的时候,　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
sudo 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:
    image
  • 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了
AI人工智能领域TensorFlow的模型部署指南
AI 原生应用开发的博客
07-04 1110
在人工智能领域，构建高性能模型只是成功的一半，将这些模型有效部署到生产环境并解决实际问题才是最终目标。本指南将带领您探索TensorFlow生态系统中模型部署的完整流程，从模型优化、格式转换到在各种环境（云服务器、移动设备、嵌入式系统、网页浏览器）中的部署实践。无论您是AI研究人员、软件工程师还是产品经理，本文都将提供实用的策略、代码示例和最佳实践，帮助您克服部署挑战，实现AI模型的商业价值转化。想象一下，您和团队花费数月时间研发了一个高精度的图像识别模型，在测试集上达到了98%的准确率。
pytorch笔记：清理GPU内存
qq_40206371的博客
06-19 2595
用top/htop找到相应程序的PID,再使用 kill 结束该进程。可以清理任何先前运行的程序可能遗留的未释放内存。
GPU释放内存
Gussss的博客
09-24 2310
首先 nvidia-smi 查看PID序号， 然后使用 kill -9 PID 释放内存
GPU 内存释放
qq_44876051的博客
03-01 1307
利用nvidia-smi查询内存占用情况 利用kill -9 pid杀死相应进程，其中 PID是nvidia-smi语句查询出来的PID号码
GPU 显存释放
05-15 444
【代码】GPU 显存释放。
解决pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽的问题
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在PyTorch中进行深度学习模型训练时，GPU内存耗尽是一个常见的问题，尤其是在处理大规模数据或复杂的神经网络架构时。本篇文章将详细介绍如何解决这一问题。 首先，我们需要理解GPU内存耗尽的原因。一个主要原因是...
memtestCL:适用于GPU的OpenCL内存测试仪
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释放gpu内存
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好的，我现在需要帮助用户找到如何在编程中释放GPU内存的方法。首先，我需要回想一下用户提供的引用内容，看看里面有没有相关的信息。 用户提到了三个引用，其中引用[1]提到了显存与主机内存的交互，包括内存拷贝和...
Python-gpustat一个简单的命令行工具用于查询和监视GPU状态
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`gpustat`是一个基于Python的轻量级命令行工具，主要用于监控和查询GPU的状态信息。它为用户提供了一个简洁、高效的界面，可以在终端上实时查看NVIDIA GPU的利用率、内存使用情况、温度、功率消耗等关键数据。这个...
CUDA GPU Memtest：NVIDIA与AMD GPU的开源内存测试工具
定期执行GPU内存测试可以帮助及早发现这些问题，避免数据损坏和计算错误，从而减少由此带来的风险和成本。 ### CUDA GPU memtest的工作原理 CUDA GPU memtest通过一系列的算法模式对GPU的内存进行全面扫描，这些...
Tensorflow 实现释放内存
09-18
今天小编就为大家分享一篇Tensorflow 实现释放内存，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
如何释放GPU显存？CUDA out of memory 如何解决
热门推荐
michael_quan2013的博客
07-19 1万+
但只能释放失活显存，即通过手动释放后，1中的例子显存占用率为1/10。调用 torch 的功能可以实现显存释放 torch.cuda.empty_cache()，(2) 如果又来个稍小的数据进行推理，推理时需占用。(1) 来一个数据并进行推理，推理结束后占用。释放掉并提供给其进行推理，推理结束后又产生。(3) 如果又来个稍大的数据进行推理，需要。失活内存，CUDA会把2G失活内存中的。内存供其推理，推理结束后共占用。失活内存，则此时的占用率仍是。失活内存，推理结束后仍占用。失活内存，此时占用率则为。
tensorflow、pytorch强制关闭GPU释放显存
hesongzefairy的博客
09-25 2127
环境中安装numba然后添加以下代码： from numba import cuda device = cuda.get_current_device() device.reset() cuda.close()
tensorflow和torch在cpu和gpu上切换及清缓存
TommyDATA的博客
06-06 1041
tensorflow和torch分别在cpu和gpu上的切换、立刻清理缓存释放cuda策略（纯python-code调整，不需要卸载和安装包实现）
不同数据循环使用同一模型tensorflow-gpu计算图后自动释放显存
javaisnotgood的博客
08-21 2308
https://stackoverflow.com/questions/39758094/clearing-tensorflow-gpu-memory-after-model-execution 由于tensorflow中使用完gpu后并不会自动释放显存，所以在循环利用同一个计算图时会不停的累加显存，无法释放显存。 然后从网上仅发现一种可行方案，即每次执行完计算图后都关闭当前进程，然后用其他进...
cuda out of memory后清理GPU缓存
yeeanna的博客
03-17 1903
输入nvidia-smi查看GPU利用率发现，整体GPU占用了9000M/10000M，但下面运行的进程却不到2000M。事情是这样的，明明模型就不大，但是一直报错cuda out of memory.把所有占用GPU的进程都清理掉就行了。
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weixin_42165712的博客
12-29 1092
系统信息：1.1.0,GPU,Windows,Python 3.5,代码在ipython控制台中运行.我正在尝试运行两个不同的Tensorflow会话,一个在GPU上(执行一些批处理工作),一个在CPU上,我用于快速测试,而另一个工作.问题是,当我用tf.device(‘/ cpu：0’)生成第二个会话时,会话尝试分配GPU内存并崩溃我的其他会话.我的代码：import osos.environ[...
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