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

最近在鼓弄这TensorFlow的模型,有些模型实在是太大了,CPU占用率100%不说,还一跑起来就跑个大半天,严重影响了学习的进度,所以由于手里刚有一个不大使用的云服务器,配置虽然不咋地,至少还能跑跑程序,所以开始部署TensorFlow模型往上面跑. 笔记本CPU占用率图: 部署步骤: 1.使用Xftp将程序和文件拷贝到云服务器上面 2.使用Linux的nohup命令使得程序不因为终端关闭而被迫关闭 nohup: nohup python main.py & 注意:Python脚本后面(&am

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

今天在做代码重构,以前将所有python文件放到一个文件夹下,上传到hadoop上跑,没有问题:不过随着任务的复杂性增加,感觉这样甚是不合理,于是做了个重构,建了好几个包存放不同功能的python文件,历程如下: 1. 刚开始的时候,在IDE里搞,点击运行,正确.非常赞: 2. 然后搬到服务器上搞,出现了这样的问题: ImportError: no module named XXX 啊,看样子是包引用中路径不对,于是找文章解决: python中,每个py文件被称之为模块,每个具有__init__

问题描述: 使用jenkins构建接口自动化测试时,发现新增加的接口case不能访问通,会报502错误(本地可以跑通,在测试服就会502)解决的思路: 缩小调试范围(去掉jenkins db环境,将问题集中在一个测试脚本中,删减多余代码,只用十几行代码表现问题 )定位到问题: centos测试服执行接口测试访问的ip 43.243.234.239本地执行接口测试访问的ip 10.2.2.127问题解决: centos测试服配置host 具体解决过程: 问题描述:本地是ubuntu系统服务器是ce

先放上命令: hadoop jar /usr/hadoop-/contrib/streaming/hadoop-streaming-.jar -mapper mapper.py -file mapper.py -reduce reduce.py -file reduce.py -file params.txt -file params2.txt -input /data/* -output /output 其中output不存在才可以. mapper.py的输出直接传给reduce.py 比如在

前文再續,書接上一回.上次總結python錯誤碼返回與異常機制共用的一些原則,毫無疑問地,仍會出現程序不穩定的現象(好吧,可能是我個人能力問題).在公司做的一個項目中,出現了因爲使用外部模塊造成python程序內存暴漲直接崩潰的現象(被系統殺掉了,沒有返回MemoryError(估計是外部模塊C代碼的BUG),簡單搜了下,可能使用內存限制模塊可以在代碼內解決這一問題(import resource),沒嘗試),由於估計是因爲外部模塊用到C寫代碼造成崩潰,所以想到了用守護進程的形式去處理這個問題,

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

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

原帖参见(需自备梯子):https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:1htdR2EXj5wJ:https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-set-up-a-jupyter-notebook-to-run-ipython-on-ubuntu-16-04+&cd=1&hl=zh-CN&ct=clnk&gl=cn#step-2- 在远程服务器上写Py

0前言 最近遇到一个需求,我有一个很小的python程序,需要一直在服务器器上跑,但是我不想一直开着浏览器或者Xshell 7,所以记录一下怎么解决的. 用到的指令是nohup 具体代码就两行 source venv/bin/activate nohup python -u main.py > test.log 2>&1 & source venv/bin/activate 是激活的我python环境 nohup python -u main.py > test.log

写了个基于opencv的python程序,pyinstaller 32位机打包后在win7/win10 32/64正常运行,在Windows Server 2012 R2 Datacenter云服务器报cv2 ImportError: Dll load failed.只好自己装个虚拟机测试. 1.微软官网下载Windows Server 2012 R2的iso镜像文件 2.安装VMware,创建虚拟机,暂时不安装操作系统,选择Windows Server 2012系统,完成新建 3.VMware

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

****** 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

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.

Python在用GPU跑模型的时候最好开多进程,因为很明显这种任务就是计算密集型的. 用进程池好管理,但是tensorflow默认情况会最大占用显存,尽管该任务并不需要这么多,因此我们可以设置显存的按需获取,这样程序就不会死掉了. 1. 按比例预留: tf_config = tensorflow.ConfigProto() tf_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 分配50% session = tensorflo

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 参考网址: http://stackoverflow.com/questions/36668467/change-default-gpu-in-tensorflow http://stackoverflow.com/questions/37893755/tensorflow-set-cuda-visible-devices-within-jupyter 1 终端执行程序时设置使

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 =