查看进程显存占用 在PyTorch中,我们可以使用torch.cuda.memory_allocated()和torch.cuda.max_memory_allocated()来查看当前进程所占用的显存和最大显存占用情况。 importtorch# 查看当前进程的显存占用情况print(torch.cuda.memory_allocated())# 查看当前进程的最大显存占用情况print(torch.cuda.max_memory_allocated()...
在跑Caffe、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* 1. 接着杀掉显示出的进程(有多个): kill -9 12345 kill -9 12345m 1. 2. 批量清理显卡中残留进程: sudo fuser -v /...
此外,我们需要过滤掉包含grep的进程行,然后再杀掉剩下的进程,这个可以通过grep -v grep来完成。我们最终通过一行命令杀掉进程的命令如下(以杀掉所有 flask 进程为例): ps -ef | grep 'flask' | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs kill -9 命令分析: 'kill -9 pID' 注意:'kill -9 pID'...
每1秒刷新一次 nvidia-smi -l 1 1.