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

Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速,Keras出现较晚,为Tensorflow的高层框架,由于Keras使用的方便性与很好的延展性,之后更是作为Tensorflow的官方指定第三方支持开源框架.但两者在使用GPU时都有一个特点,就是默认为全占满模式.在训练的情况下,特别是分步训练时会导致显存溢出,导致程序崩溃.可以使用自适应配置来调整显存的使用情况. 一.Tensorflow1.指定显卡代码中加入 import osos.environ["CUDA_VISIBLE_

运行TensorFlow程序会占用过多的显卡比例,多人共同使用GPU的时候,会造成后面的人无法运行程序. 一.TensorFlow 1.预加载比例限制 tf_config = tensorflow.ConfigProto() tf_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 分配50% session = tensorflow.Session(config=tf_config) 2.自适应 tf_config = tens

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

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

背景 作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 使用GPU训练时,一次训练任务无论是模型参数还是中间结果都需要占用大量显存.为了避免每次训练重新开辟显存带来计算之外的开销,一般框架的做法是在真正的训练任务开始前,将每个节点的输入和输出,以及模型参数的shape计算出来并全局开辟一次,例如Caffe就是这种做法.随着深度学习模型的发展和迭代,不仅模型训练的数据shape可能发生变化,就连模型本身在训练过程中也可能发生变化,那么

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

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

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

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 =

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

import tensorflow as tfimport osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' #指定第一块GPU可用config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 程序最多只能占用指定gpu50%的显存config.gpu_options.allow_growth = True #程序按需申请内存sess = tf.

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 本文目录 1 终端执行程序时设置使用的GPU 2 python代码中设置使用的GPU 3 设置tensorflow使用的显存大小 3.1 定量设置显存 3.2 按需设置显存 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 参考网址: http://stackoverflo

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

用惯了theano.再用tensoflow发现一运行显存就满载了,吓得我吃了一个苹果. 用天朝搜索引擎毛都搜不到,于是FQ找了下问题的解决方法,原来有两种 按比例 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 session = tf.Session(config=config, ...) 按需求增长(theano那种) config = tf.ConfigProto() co

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

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