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

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

刚入门深度学习时,没有显存的概念,后来在实验中才渐渐建立了这个意识. 下面这篇文章很好的对GPU和显存总结了一番,于是我转载了过来. 作者:陈云 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973 来源:知乎 深度学习最吃机器,耗资源,在本文,我将来科普一下在深度学习中: 何为"资源" 不同操作都耗费什么资源 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区: 显存和GPU等价,使用GPU主要看显存的使用? Batch Size 越大,程序越快

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

****** 服务器上跑过程序经常能遇到out of memory 这个问题,下面是我经常在实验室碰到的解决方法. 1.使用命令nvidia-smi,看到GPU显存被占满: 2.尝试使用 ps aux|grep PID命令查看占用GPU内存的线程的使用情况.如下 解决办法: 1.根据以上操作即可确认同与你使用一台服务器的其他人是谁在占用GPU.与对方沟通后如果程序已经跑完但是仍在占用显存可KILL掉该进程. ***因服务器资源有限,大家在使用过程中及时互相沟通,保证机器利用效率. 2.多GPU的

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

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 =

原文链接:https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory 前言 亲,显存炸了,你的显卡快冒烟了! torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58 想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误,没有之一.

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

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

Linux服务器上监控网络带宽的18个常用命令 本文介绍了一些可以用来监控网络使用情况的Linux命令行工具.这些工具可以监控通过网络接口传输的数据,并测量目前哪些数据所传输的速度.入站流量和出站流量分开来显示. 这些工具使用不同的机制来制作流量报告.nload等一些工具可以读取"proc/net/dev"文件,以获得流量统计信息:而一些工具使用pcap库来捕获所有数据包,然后计算总数据量,从而估计流量负载. 下面是按功能划分的命令名称. 监控总体带宽使用――nload.bmon.sl

Keras 是一个高层神经网络API,Keras是由纯Python编写而成并基于TensorFlow,Theano以及CNTK后端.Keras为支持快速实验而生,能够将我们的idea迅速转换为结果.好了不吹了,下面继续学习Keras的一些用法,其中这篇博客包括了Keras如何指定显卡且限制显存用量,还有一些常见函数的用法及其问题,最后是使用Keras进行的练习. Keras如何指定显卡且限制显存用量 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GP

文/朱季谦 最近在做了一些JVM监控与调优的事情,算是第一次实践,还比较陌生,故而先把这一次经验简单记下笔记,这样,对后面学习调优方面时,不至于又想不起来了.本文档主要总结在window本地环境远程对linux服务断的JVM虚拟机进行监控与调优的方法. visualvm工具是JDK自带的,在java安装目录下可以找到:C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_77\bin 打开visualvm工具,右击远程,添加远程主机-- 在弹出框上的主机名处,填写需要连接的服务器IP--

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

上一篇随笔整理了一下逐行扫描型Memory LCD的显存管理与emWin移植,这篇就整理一下分页型Memory LCD显存管理与emWin移植. //此处以SSD1306作为实例 //OLED的显存//存放格式如下.//[0]0 1 2 3 ... 127    //[1]0 1 2 3 ... 127    //[2]0 1 2 3 ... 127    //[3]0 1 2 3 ... 127    //[4]0 1 2 3 ... 127    //[5]0 1 2 3 ... 127  

如何在一台服务器上安装两个mysql 1       前言 上篇写了在一台机器上源码编译安装一个mysql,那么如何在一台机器上源码编译安装两个mysql或者更多呢? 2       环境 mysql软件包: mysql-5.6.31.tar mysql-5.5.32.tar 操作系统环境: CentOS release 6.8 (Final) 3       系统规模 /mysqlsoft 用来存放mysql的各个程序 /mysqlsoft/mysql1 用来存放mysql-5.5.32.ta

一.概述 java项目有两种架构,一种是 B/S 架构的,一种是 C/S 架构的. 对于 B/S 架构来说,我们常见的 java ee 即是 B/S 架构,通常,开发人员会在本地进行开发,然后将项目打包成 war 文件,上传至服务器,供调用. 而对于 B/S 架构来说,通常即是里面有个主方法,就是我们常写的 java 项目/程序.通常,开发完之后,将项目打包成 jar 包,随后上传至服务器,供调用. 本文,针对后者进行介绍. 二.需求描述 一个 java 项目,分包存放多个 java 文件,ja

现在,你应该能在访问https://konklone.com的时候,在地址栏里看到一个漂亮的小绿锁了,因为我把这个网站换成了HTTPS协议.一分钱没花就搞定了. 为什么要使用HTTPS协议: 虽然SSL并不是无懈可击的,但是我们应该尽可能提高窃听成本 加密通讯不应心存侥幸,所有连接都应被加密 福利: 使用了HTTPS之后,如果网站的访客是从其他已经使用了HTTPS的网站上跳转过来,你就能在Google Analytics中获取更完整的来源信息(比如Hacker News). 本文将为您说明,如何

开篇前言 Linux服务器一直给我们的印象是安全.稳定.可靠,性能卓越.由于一来Linux本身的安全机制,Linux上的病毒.木马较少,二则由于宣称Linux是最安全的操作系统,导致很多人对Linux的安全性有个误解:以为它永远不会感染病毒.木马:以为它没有安全漏洞.所以很多Linux服务器都是裸奔的.其实在这次事件之前,我对Linux的安全性方面的认识.重视程度也是有所不足的.系统的安全性是相对而言的,没有绝对的安全,风险无处不在.   案例描述 我们在云端(中信国际电讯CPC)的一台Linu

[51CTO精选译文]本文介绍了一些可以用来监控网络使用情况的Linux命令行工具.这些工具可以监控通过网络接口传输的数据,并测量目前哪些数据所传输的速度.入站流量和出站流量分开来显示. 一些命令可以显示单个进程所使用的带宽.这样一来,用户很容易发现过度使用网络带宽的某个进程. 这些工具使用不同的机制来制作流量报告.nload等一些工具可以读取"proc/net/dev"文件,以获得流量统计信息:而一些工具使用pcap库来捕获所有数据包,然后计算总数据量,从而估计流量负载. 下面是按功