殺死GPU程序並釋放視訊記憶體
kill -9 PID 可用於殺死GPU程序
若殺死程序後視訊記憶體仍然佔用，可用命令fuser -v /dev/nvidia* 查詢佔用GPU資源的PID，然後執行kill -9 PID結束程序，這樣就可以釋放記憶體了。
相關推薦
殺死GPU程序並釋放視訊記憶體
kill -9 PID 可用於殺死GPU程序 若殺死程序後視訊記憶體仍然佔用，可用命令fuser -v /dev/nvidia* 查詢佔用GPU資源的PID，然後執行kill -9 PID結束程序，這樣就可以釋放記憶體了。
nvidia gpu kill程序後，視訊記憶體仍未清
[email protected]:~$ sudo fuser -v /dev/nvidia* 使用者 程序號 許可權 命令 /dev/nvidia0: root 2750 F...m Xorg
如何獲取顯示卡的GPU佔用率和視訊記憶體佔用情況
分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！
TensorFlow指定GPU裝置、分配視訊記憶體
一、使用GPU加速運算 1.TensorFlow程式中可以通過tf.device函式來指定執行的裝置。 CPU名稱為"/cpu:0"，即使有多個CPU，所有的CPU都使用/cpu:0作為名稱。 GPU則不同，是"/
Ubuntu 16 釋放視訊記憶體的方法
在跑深度學習的時候，有時候由於關閉程式的不規範，導致視訊記憶體一直被佔用，以致於下一次跑網路的時候會出現現存不足的情況。在這種情況下可以使用如下指令： sudo kill -9 PID PID這裡應該由具體你想關閉哪個佔用視訊記憶體的程式
jupyter-notebook釋放視訊記憶體
在用jupyter notebook執行程式時出現如下bug： ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[4096,4096] and type float on /job:localhost/
tensorflow中GPU相關設定解決視訊記憶體不足
1.視訊記憶體不足時報錯如下：E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:359] could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERRORE tensorflow/s
Linux 釋放cpu&gpu記憶體、視訊記憶體和硬碟
free -m free -m total used free shared buff/cache available Mem: 128831 15
解決GPU視訊記憶體未釋放問題
# 前言 今早我想用多塊GPU測試模型，於是就用了PyTorch裡的`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`來支援用多塊GPU的同時使用（下面簡稱其為**Dist**）。 程式執行時，由於程式中其他部分的程式碼（與Dist無關的程式碼）出現了錯誤，導致程式退出
深度學習中 GPU 和視訊記憶體分析 深度學習中 GPU 和視訊記憶體分析
轉 深度學習中 GPU 和視訊記憶體分析 2017年12月21日 14:05:01 lien0906 閱讀數：5941 更多
[Linux] OOM-killer機制（殺掉程序，釋放記憶體）
Linux下面有個特性叫OOM killer（Out Of Memory killer），這個東西會在系統記憶體耗盡的情況下跳出來，選擇性的幹掉一些程序以求釋放一些記憶體。相信廣大從事Linux服務端程式設計的農民工兄弟們或多或少遇到過（人在江湖漂，哪有不挨刀啊）。典型的情況
windows下通過程序名稱查詢程序並殺死程序
查詢並殺死程序 tasklist介紹 taskkill介紹 查詢並殺死程序實現 在windows系統環境下 ，通過程序名稱檢視該程序是否存在，存在的話 taskkill結束程序。 public class ProcessUtil { private stati
TensorFlow中指定GPU及GPU視訊記憶體設定
檢視機器上GPU情況 命令： nvidia-smi 功能：顯示機器上gpu的情況 命令： nvidia-smi -l 功能：定時更新顯示機器上gpu的情況 其中左上側有0、1、2、3的編號，表示GPU的編號，在後面指定GPU時需要使用這個編號。
window下使用cmd檢視端口占用的程序，並殺死該程序
做專案的時候經常會遇到“address already in use”的情況，此時可以選擇使用dos命令將該程序殺死。 首先，查詢埠對應的程序，使用命令（以程序號8080為例）：netstat -aon|findstr "8080" 其中9532是程序
TensorFlow訓練模型,指定GPU訓練,設定視訊記憶體,檢視gpu佔用
1 linux檢視當前伺服器GPU佔用情況:nvidia-smi 週期性輸出GPU使用情況: (如設定每3s顯示一次GPU使用情況) watch -n 3 nvidia-smi 效果如下: 2 指定GPU訓練,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES來指定
zabbix自動發現佔用記憶體最大top10程序並監控資源
背景 相信每一位運維人員手裡都掌握著不少的伺服器，少則幾十臺，多則成百上千，線上伺服器跑的服務五花八門，每臺伺服器資源消耗都不同，如果能夠對資源消耗較高的程序實現自動發現監控將對排查問題有很大的幫助。 實現 匯出資料 在zabbix客戶端下新建
【Ubuntu-Tensorflow】GPU設定及視訊記憶體資源分配
最近筆者在做GPU視訊記憶體資源分配的研究，發現在tf中gpu一些實用的方法和介面，共享出來，供大家參考學習，如有問題，歡迎留言討論。 1.執行程式時，控制檯設定GPU執行引數，佔用視訊記憶體全部資源 $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 p
Linux下，指令碼實現：查詢tomcat的程序號，並殺死該程序；通過查詢絕對路徑 ，啟動tomcat並檢視日誌
查詢tomcat的程序號，並殺死該程序；通過查詢絕對路徑 ，啟動tomcat；啟動之後檢視tomcat的啟動日誌。#!/bin/bash #----自動部署-------- #加入環境變數 PATH-/bin:/sbin:/usr/bin:/usr/sbin export
（原）tensorflow中使用指定的GPU及GPU視訊記憶體
轉載請註明出處： 參考網址： 1 終端執行程式時設定使用的GPU 如果電腦有多個GPU，tensorflow預設全部使用。如果想只使用部分GPU，可以設定CUDA_VISIBLE_DEVICES。在呼叫python程式時，可以使用（見第一個參考網址Franck Dernoncourt的回覆）
Linux系統used記憶體佔用很大，而實際系統中個程序並沒有佔用這麼多記憶體
問題 新裝伺服器，used記憶體佔用很大，而實際系統中個程序並沒有佔用這麼多記憶體 現象 top檢視下，used很大，如果有其他外部程式向監控伺服器的記憶體，used實際是個比較關鍵的指標，而該指標卻並沒有反應出伺服器實際佔用情況： 原因 實