在跑TensorFlow.pytorch之类的需要CUDA的程序时,强行Kill掉进程后发现显存仍然占用,这时候可以使用如下命令查看到top或者ps中看不到的进程,之后再kill掉: fuser -v /dev/nvidia* 批量清理显卡中残留进程: sudo fuser -v /dev/nvidia* |awk '{for(i=1;i<=NF;i++)print "kill -9 " $i;}' | sudo sh

本文主要参考两篇文献: 1.<深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集> 2.基于双向LSTM和迁移学习的seq2seq核心实体识别 运行机器学习算法时,很多人一开始都会有意无意将数据集默认直接装进显卡显存中,如果处理大型数据集(例如图片尺寸很大)或是网络很深且隐藏层很宽,也可能造成显存不足. 这个情况随着工作的深入会经常碰到,解决方法其实很多人知道,就是分块装入.以keras为例,默认情况下用fit方法载数据,就是全部载入.换用fit_generator方法就会以自己手

1. 查看端口号占用情况: netstat -apn|grep 11305 tcp        0      0 10.65.42.27:80              172.22.142.20:62771         ESTABLISHED9435/lighttpd 2. 确定进程号 为上面标红显示 找到进程号以后,再使用以下命令查看详细信息: ps -aux|grep <进程号> eg: ps -aux | grep 9435 bae       9435  0.0  0.2 13

想必大家在部署环境启动服务的时候,会遇到服务起不起来的问题,看日志,说是端口被占用了. 有的时候,我们不想改端口,那么,就需要去查看到底是哪个应用把这个端口给占用了,然后干掉它即可. 下面分别列举linux和windows下根据端口查找服务的进程的小技巧. linux下查看占用端口的进程 (1)查找哪个进程占用了8091端口netstat -ntpl | grep 8091,其中: n表示拒绝显示别名,能显示数字的全部转化成数字 t表示只显示tcp p表示显示建立相关链接的程序名 l表示仅列出有

1) 怎样使用 top 命令找出 Linux 中 CPU 占用高的进程 在所有监控 Linux 系统性能的工具中,Linux 的 top 命令是最好的也是最知名的一个.top 命令提供了 Linux 系统运行中的进程的动态实时视图.它能显示系统的概览信息和 Linux 内核当前管理的进程列表.它显示了大量的系统信息,如 CPU 使用.内存使用.交换内存.运行的进程数.目前系统开机时间.系统负载.缓冲区大小.缓存大小.进程 PID 等等.默认情况下,top 命令的输出结果按 CPU 占用进行排序,

列出系统中 CPU 占用高的进程列表来确定.我认为只有两种方法能实现:使用 top 命令 和 ps 命令.出于一些理由,我更倾向于用 top 命令而不是 ps 命令.但是两个工具都能达到你要的目的,所以你可以根据需求决定使用哪个. 1 怎样使用 top 命令找出 Linux 中 CPU 占用高的进程 在所有监控 Linux 系统性能的工具中,Linux 的 top 命令是最好的也是最知名的一个.top 命令提供了 Linux 系统运行中的进程的动态实时视图.它能显示系统的概览信息和 Linux

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

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

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

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.

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

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

MegEngine亚线性显存优化 MegEngine经过工程扩展和优化,发展出一套行之有效的加强版亚线性显存优化技术,既可在计算存储资源受限的条件下,轻松训练更深的模型,又可使用更大batch size,进一步提升模型性能,稳定batchwise算子.使用MegEngine训练ResNet18/ResNet50,显存占用分别最高降低23%/40%:在更大的Bert模型上,降幅更是高达75%,而额外的计算开销几乎不变. 基于梯度检查点的亚线性显存优化方法[1]由于较高的计算/显存性价比受到关注.M

用只有2个G的显卡跑数据就需要在训练之前先把无关进程杀掉,防止跑到一半显存满了 nvidia-smi:显示当前GPU中的线程 kill -9 PID:输入PID以结束线程

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

显卡使用的内存分为两部分,一部分是显卡自带的显存称为VRAM内存,另外一部分是系统主存称为GTT内存(graphics translation table和后面的GART含义相同,都是指显卡的页表,GTT 内存可以就理解为需要建立GPU页表的显存).在嵌入式系统或者集成显卡上,显卡通常是不自带显存的,而是完全使用系统内存.通常显卡上的显存访存速度数倍于系统内存,因而许多数据如果是放在显卡自带显存上,其速度将明显高于使用系统内存的情况(比如纹理,OpenGL中分普通纹理和常驻纹理). 某些内容是必

# linux 下 取进程占用 cpu 最高的前10个进程ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k +3|head # linux 下 取进程占用内存(MEM)最高的前10个进程ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k +4|head

linux 查找进程id端口占用和杀死进程 ps 命令用于查看当前正在运行的进程 辅助上grep 用于搜索匹配ps -ef | grep java ps ax : 显示当前系统进程的列表 ps aux : 显示当前系统进程详细列表以及进程用户 -e 显示所有进程,环境变量 此参数的效果和指定"A"参数相同.a 显示终端上地所有进程,包括其他用户地进程-A 显示所有程序.c 列出程序时,显示每个程序真正的指令名称,而不包含路径,参数或常驻服务的标示. e 列出程序时,显示每个程序所使用的

# Linux 下 取进程占用 cpu 最高的前10个进程ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k +3|head # linux 下 取进程占用内存(MEM)最高的前10个进程ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k +4|head 转自:http://blog.csdn.net/namesliu/article/details/6037972

linux下获取占用CPU资源最多的10个进程,可以使用如下命令组合: ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k +3|head linux下获取占用内存资源最多的10个进程,可以使用如下命令组合: ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k +4|head 命令组合解析(针对CPU的,MEN也同样道理): ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k