用只有2个G的显卡跑数据就需要在训练之前先把无关进程杀掉，防止跑到一半显存满了 nvidia-smi:显示当前GPU中的线程 kill -9 PID:输入PID以结束线程 ...

在跑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* 批量清理显卡中残留进程： ...

【转载】https://blog.csdn.net/zhou_438/article/details/109162654 通常情况下，停止进程显存会释放 但是如果在不正常情况关闭进程，可能不会释放，这个时候就会出现这样的情况： nvidia-smi 显示没有在跑的进程，但是显存占用 ...

没有用Dist关闭生成的所有进程，就会导致程序崩溃后GPU显存未释放。笔者观察发现，由于没有用Dist关闭 ...

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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 ...

指定GPU 如果要在python代码中设置使用的GPU（如使用pycharm进行调试时），可以使用下面的代码 制定显存 定量设置显存 默认tensorflow是使用GPU尽可能多的显存。可以通过下面的方式，来设置使用的GPU显存： 按需设置显存 ...

http://blog.csdn.net/paopaoc/article/details/9093125 在游戏的性能调优过程中，经常会需要获取CPU占用率、IO、显卡GPU占用率等基础性能数据，下面就简述一下获取nvdia显卡GPU占用率的方法。 nvdia 显卡 ...