Docker上的"nvidia-smi"没有显示"进程"是正常的。 "nvidia-smi"是NVIDIA GPU System Management Interface的缩写,用于查看和监控NVID...
程序已停掉,但是GPU显存无法释放,我们在使用PyTorch写程序的时候, 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,这是怎么回事呢? 这是因为使用PyTorch设置多线程进行数据读取,其实是假的多线程,他是开了N个子进程(PID都连着)进行模拟多线程...
安装容器的时候，一句话就够了，yum -y install docker-ce，前提是配置好docker的yum源，但是有的时候...
最近遇见很尴尬的问题,这几天GPU一直是很满的状态 但是我又看不见进程nvidia-smi,如下: 因为我目前正在用2跑代码,我发现23占内存一样,好嘛那我就有理由相信问题是我了,可能是我没有杀死进程,悄咪咪的要在被发现之前解决这个问题才行,并且不能断掉我自己现在跑了很久的2的代码! 网上有的答案是用fuser, fuser...
torch有个device的设置，张量需要手动.to('cuda:0')或者gpu。说得不清楚，算抛个砖，具体信息你可以...
打开cmd,首先切换目录,输入nvidia-smi,查看显卡的使用情况 我们可以看到有一个进程在使用显卡,PID=10452 接下来通过taskkill /PID杀死这个进程,如果杀不掉就加上/F 再输入nvidia-smi查看一下 可以看到没有进程占用GPU了,显存也从1619MiB减少到37MiB 最后通过任务管理器看一下,确实干净了 ...
程序已停掉,但是GPU显存无法释放,我们在使用PyTorch写程序的时候, 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,这是怎么回事呢? 这是因为使用PyTorch设置多线程进行数据读取,其实是假的多线程,他是开了N个子进程(PID都连着)进行模拟多线程...
使用以下命令发现僵尸进程: fuser -v /dev/nvidia* 然后使用 kill -9 pid 杀死僵尸进程,当僵尸进程比较多时,上述命令重复输入显得非常繁琐,使用下属命令一句话杀死所有进程: fuser -v /dev/nvidia* |awk '{for(i=1;i<=NF;i++)print "kill -9 " $i;}' | sh...
torch有个device的设置，张量需要手动.to('cuda:0')或者gpu。说得不清楚，算抛个砖，具体信息你可以...