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

事件背景 前段时间从Ubuntu切换到了LinuxMint,想尝尝鲜. LinuxMint是基于Ubuntu改良的,放弃了Ubuntu的Unity界面,更加易用,更加适合我这样的小白人员.本文也适用于Ubuntu用户. 使用后发现电脑的风扇总是转个不停.以前就听说过Linux系统对独立显卡不友好,这次算是真见到了. 手上的这个T450是独显集显二合一的,需要安装驱动才能手工选择让哪个显卡工作. 解决方案 安装N卡驱动 网上看了很多教程,基本上都是基于开源的N卡驱动,看起来非常复杂,看得人满头雾水

朋友挖矿,需要给Ubuntu(16.04版本)系统安装nvidia的显卡驱动,请我帮忙.最开始是进行手动安装.无奈的是安装完后进不了图形化界面.今天正好有时间,找了个硬盘装了个Ubuntu进行测试,成功安装.与上次不同的是这次采用PPA的方式,为了避免自己忘记,简单做个记录: 1.添加Graphic Drivers PPA,命令如下: sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update 2.查看推荐的驱动版本,

0. 综述 电脑型号:R720 Ubuntu版本:16 显卡型号:1050ti 目前,知道3种安装N卡驱动的方法: 1. PPA源:最简便,但未必有最新驱动(亲测),或可能遇到问题(风闻). sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa #添加ppa源 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa #添加ppa源 sudo apt-get update #更新apt-get 然后进入:系统设置->软件和

安装RTX2080显卡驱动 近日新购了一台DELL服务器,用于TensorFlow,由于显卡是另加的,需要安装显卡驱动. 服务器配置 服务器型号:DELL PowerEdge R730 CPU:2*Intel(R) Xeon(R) E5-2650 v4 内存:8*32G 磁盘:2*1.2T,raid 0 显卡:2*Nvidia RTX2080 系统:Ubuntu 18.04 使用标准Ubuntu 仓库进行自动化安装 首先,检测显卡型号和推荐的驱动程序的模型.在命令行中输入如下命令: root@r

1 top 查看ubuntu的资源占用的命令为 $: top 说明:top命令就可以查看内存,cpu和进程了,很方便 top: 主要参数: d:指定更新的间隔,以秒计算. q:没有任何延迟的更新.如果使用者有超级用户,则top命令将会以最高的优先序执行. c:显示进程完整的路径与名称. S:累积模式,会将己完成或消失的子行程的CPU时间累积起来. s:安全模式. i:不显示任何闲置(Idle)或无用(Zombie)的行程. n:显示更新的次数,完成后将会退出to 显示参数: PID(Proces

java开发启动server的时候经常会遇到端口被占用的错误提示, 如果不想更换服务配置的端口号,那么怎么解决端口被占用的情况呢? 1. cmd窗口输入netstat -ano ,在列表中查看被占用的端口  或者  netstat -aon|findstr "被占用的port",获得listenning的PID: 2. 键入tasklist|findstr "刚刚找到的PID", 可以搜索到占用这个端口的运行程序,假如为xx.exe; 3. taskkill /f

当启动程序出现端口号被占用的情况,需要查看端口使用情况,使用netstat命令,下面是常用的几个查看端口情况的命令:查看所有的服务端口(ESTABLISHED netstat -a查看所有的服务端口,显示pid号(LISTEN,ESTABLISHED)     netstat -ap 查看某一(**)端口,则可以结合grep命令: netstat -ap | grep ** 如查看**端口,也可以在终端中输入: lsof -i:** 若要停止使用这个端口的程序,使用kill +对应的pid ki

一.得到所有进程 先用命令查询出所有进程 ps -ef 二.杀死进程 我们使用ps -ef命令之后,就会得到一些列进程信息,有进程pid什么的,如果你要杀死莫个进程的话,直接使用命令   kill  pid  

nvidia-smi 连续查看显卡状态 sudo watch nvidia-smi

前言           以下内容是个人学习之后的感悟,转载请注明出处~ 作者的显卡是GT 730,现以NVIDIA-Linux-x86-384.69为例. 1.打开终端,先删除旧的驱动: sudo apt-get purge nvidia*sudo apt-get install nvidia-319-updates-dev 2.现在切换到推荐的开源驱动软件和更新->附加驱动程序,之后重新启动你的电脑.(这一步可有可无,没有也能成功) 3.下载官方驱动. 4.按Ctrl + Alt + F1组

做网络的同学,估计会经常用到这个功能,这里就做一个记录吧. 首先查看特定端口是占用了: sudo netstat -nplt 其次要删除特定端口并查看: kill -9 pid_num sudo netstat -nplt 这里顺便熟悉一下netstat的参数: -a (all)显示所有选项,默认不显示LISTEN相关-t (tcp)仅显示tcp相关选项-u (udp)仅显示udp相关选项-n 拒绝显示别名,能显示数字的全部转化成数字.-l 仅列出有在 Listen (监听) 的服務状态 -p

netstat 用于显示各种网络相关信息,如网络连接,路由表,接口状态 (Interface Statistics),masquerade 连接,多播成员 (Multicast Memberships) 等等 grid_hd@hadoop1:~$ netstat -h usage: netstat [-vWeenNcCF] [<Af>] -r netstat {-V|--version|-h|--help} netstat [-vWnNcaeol] [<Socket> ...] n

tensorflow在训练时默认占用所有GPU的显存. 可以通过以下方式解决该问题: 1.在构造tf.Session()时候通过传递tf.GPUOptions作为可选配置参数的一部分来显式地指定需要分配的显存比例,如下所示: # 假如有12GB的显存并使用其中的4GB: gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_opt

sudo apt-get install lsof     //安装lsof sudo lsof -i:端口号 //查找对应的进程号 sudo kill -9 进程号 //杀死对应的进程

近期linux使用总是cpu达到满值, 双核cpu其中一个核总是100%,另一个核正常.top之发现输入法框架fcitx满载,直接kill之,发现搜狗输入法不能用了,随即输入如下命令: fcitx fcitx-qimpanel 输入法恢复鸟,cpu也变为0鸟,鸥鸟!

参考链接: https://blog.csdn.net/qwfys200/article/details/80837036 命令: $ sudo netstat -tupln

查看GPU型号 lspci | grep -i nvidia 查看NVIDIA驱动版本 sudo dpkg --list | grep nvidia-*

搜索附加驱动或者drive 然后会出现让你选择nvidia binary driver,然后点击应用更改即可.

1.查看已连接的服务端口 (ESTABLISHED) netstat有一个快捷键[ss] netstat -a ss -a 2.查看所有的服务端口(LISTEN,ESTABLISHED) netstat -ap ss -ap 3.查看指定端口,可以结合grep命令 netstat -apn | grep 8080 ss -apn | grep 8080 或 lsof -i:8080 4.查询进程详情 ps -aux | grep pid 5.关闭使用这个端口的程序,使用kill + 对应的pid

我的机子装的是64位ubuntu 14.04 LTS系统,显卡是GeForce 405 ,想使用cuda所以需要装NVidia官方驱动,但是总是碰到 nouveau 驱动正在使用的问题.找了好久,网上各种将nouveau加入blacklist的文章都不能用,最终找到这篇文章,成功解决问题 转载[Ubuntu安装NVIDIA官方驱动] 由于NVIDIA显卡的开源驱动在性能和效果上比官方的驱动差之太远,无奈只能自己动手安装官方的驱动.安装NVIDIA驱动的具体流程如下:其实NVIDIA的官网的REA