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

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

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

CUDA9的编译器和语言改进 使用CUDA 9,nvcc编译器增加了对C ++ 14的支持,其中包括新功能 通用的lambda表达式,其中使用auto关键字代替参数类型; auto lambda = [](auto a,auto b){return a * b;}; 功能的返回类型扣除(使用auto关键字作为返回类型,如上例所示) 对constexpr函数可以包含的更少的限制,包括变量声明,if,switch和循环. CUDA 9中的NVCC也更快,与CUDA 8相比,编译时间平均减少了20%,

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

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

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

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

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

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

Jupyter Notebook 有两种键盘输入模式. 编辑模式,允许你往单元中键入代码或文本,这时的单元框线是绿色的. 命令模式,键盘输入运行程序命令:这时的单元框线是蓝色.       命令模式 (按键 Esc 开启) Enter : 转入编辑模式 Shift-Enter : 运行本单元,选中下个单元 Ctrl-Enter : 运行本单元 Alt-Enter : 运行本单元,在其下插入新单元 Y : 单元转入代码状态 M :单元转入markdown状态 R : 单元转入raw状态 1 : 设

1.快捷键 Jupyter Notebook 有两种键盘输入模式.编辑模式,允许你往单元中键入代码或文本:这时的单元框线是绿色的.命令模式,键盘输入运行程序命令:这时的单元框线是灰色. 命令模式 (按键 Esc 开启) Enter : 转入编辑模式 Shift-Enter : 运行本单元,选中下个单元 Ctrl-Enter : 运行本单元 Alt-Enter : 运行本单元,在其下插入新单元 Y : 单元转入代码状态 M :单元转入markdown状态 R : 单元转入raw状态 1 : 设定

Jupyter Notebook 的快捷键 Jupyter Notebook 有两种键盘输入模式.编辑模式,允许你往单元中键入代码或文本:这时的单元框线是绿色的.命令模式,键盘输入运行程序命令:这时的单元框线是灰色. 命令模式 (按键 Esc 开启) Enter : 转入编辑模式 Shift-Enter : 运行本单元,选中下个单元 Ctrl-Enter : 运行本单元 Alt-Enter : 运行本单元,在其下插入新单元 Y : 单元转入代码状态 M :单元转入markdown状态 R : 单

阅读目录 命令模式 (按键 Esc 开启) 编辑模式 ( Enter 键启动) Jupyter Notebook 的快捷键 使用前需要进行安装: pip install jupyter   (前提是你已经安装好Python,并将python添加到环境解释器中) 安装完成之后,因为python已经添加至环境变量中,所以直接使用 jupyter notebook即可启动,如果你想要打开ipynb结尾的文件,直接在cmd控制台将用cd切换到ipynb结尾的文件所在的目录即可! Jupyter Note

Jupyter Notebook 有两种键盘输入模式. 编辑模式,允许你往单元中键入代码或文本,这时的单元框线是绿色的. 命令模式,键盘输入运行程序命令:这时的单元框线是蓝色.       命令模式 (按键 Esc 开启) Enter : 转入编辑模式 Shift-Enter : 运行本单元,选中下个单元 Ctrl-Enter : 运行本单元 Alt-Enter : 运行本单元,在其下插入新单元 Y : 单元转入代码状态 M :单元转入markdown状态 R : 单元转入raw状态 1 : 设

原文:http://blog.csdn.net/lawme/article/details/51034543 Jupyter Notebook 的快捷键 Jupyter Notebook 有两种键盘输入模式.编辑模式,允许你往单元中键入代码或文本:这时的单元框线是绿色的.命令模式,键盘输入运行程序命令:这时的单元框线是灰色. 命令模式 (按键 Esc 开启) Enter : 转入编辑模式 Shift-Enter : 运行本单元,选中下个单元 Ctrl-Enter : 运行本单元 Alt-Ente

安装python3    下载到 /opt/中 1.下载python3源码,选择3.6.7因为ipython依赖于>3.6的python环境wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.7/Python-3.6.7.tar.xz2.解压缩源码包,去除xz后缀xz -d Python-3.6.7.tar.xz 3.解压缩源码包,去除.tar后缀tar -xf Python-3.6.7.tar4.解决编译安装python3所需的软件依赖   ********

jupyter notebook快捷键速查手册 Enter : 转入编辑模式 Shift-Enter : 运行本单元,选中下个单元 Ctrl-Enter : 运行本单元 Alt-Enter : 运行本单元,在其下插入新单元 Y : 单元转入代码状态 M :单元转入markdown状态 R : 单元转入raw状态 1 : 设定 1 级标题 2 : 设定 2 级标题 3 : 设定 3 级标题 4 : 设定 4 级标题 5 : 设定 5 级标题 6 : 设定 6 级标题 Up : 选中上方单元 K :

命令模式 (按键 Esc 开启) Enter : 转入编辑模式 Shift-Enter : 运行本单元,选中下个单元 Ctrl-Enter : 运行本单元 Alt-Enter : 运行本单元,在其下插入新单元 Y : 单元转入代码状态 M :单元转入markdown状态 R : 单元转入raw状态 1 : 设定 1 级标题 2 : 设定 2 级标题 3 : 设定 3 级标题 4 : 设定 4 级标题 5 : 设定 5 级标题 6 : 设定 6 级标题 Up : 选中上方单元 K : 选中上方单元

1. 安装 输入命令: sudo apt-get install sshfs 2. 服务器端开启Jupyter Notebook Ubuntu服务器端安装过程参考:www.cnblogs.com/laresh/p/8193939.html 安装完成后自定义服务器port:9999(端口一般自己定义,很多人定义为8888,博主这里定义为9999) 完成安装后,terminal 敲击 jupyter notebook 一会如果想要结束Jupyter Notebook的话Control-C就好了. 3