筆者在ubuntu上跑Tensorflow的程序的時候,中途使用了Win+C鍵結束了程序的進行,但是GPU的顯存卻顯示沒有釋放,一直處於被占用狀態。 使用命令 nvidia-smi 顯示如下 兩個GPU程序都在執行中,實際上GPU:0已經被筆者停止了,但是GPU沒有釋放,進程還在繼續 ...
如何解決python進程被kill掉后GPU顯存不釋放的問題 重新開一個shell,然后輸入: ps aux grep user name grep python。所有該用戶下的python程序就會顯示出來 很多在用watch命令都不會顯示的進程在這里可以看到 然后再一個個用kill命令清理 兩台Linux系統之間傳輸文件的幾種方法 連接服務器shell窗口關閉導致程序中斷,讓程序在linux后 ...
2018-12-06 21:54 0 1574 推薦指數:
筆者在ubuntu上跑Tensorflow的程序的時候,中途使用了Win+C鍵結束了程序的進行,但是GPU的顯存卻顯示沒有釋放,一直處於被占用狀態。 使用命令 nvidia-smi 顯示如下 兩個GPU程序都在執行中,實際上GPU:0已經被筆者停止了,但是GPU沒有釋放,進程還在繼續 ...
在服務器上訓練模型,Kill掉進程后,顯存仍被占用,使用top和nvidia-smi命令均查找不到進程,如圖: 🎯 解決方法:使用命令 fuser -v /dev/nvidia* 查找進程,然后 sudo kill -9 PID 將進程結束掉 ...
我們在使用tensorflow 的時候, 有時候會在控制台終止掉正在運行的程序,但是有時候程序已經結束了,nvidia-smi也看到沒有程序了,但是GPU的內存並沒有釋放,那么怎么解決該問題呢? 首先執行下面的命令: fuser -v /dev/nvidia* #查找占用GPU資源 ...
使用PyTorch設置多線程(threads)進行數據讀取(DataLoader),其實是假的多線程,他是開了N個子進程(PID都連着)進行模擬多線程工作,所以你的程序跑完或者中途kill掉主進程的話,子進程的GPU顯存並不會被釋放,需要手動一個一個kill才行,具體方法描述如下: 1.先 ...
, 也可以使用sed命令進行關鍵字替換 修改配置文件完成之后,記得重啟abrtd服務 問題二: 如果 ...
Android 系統對於內存管理有自己的一套方法,為了保障系統有序穩定的運信,系統內部會自動分配,控制程序的內存使用。當系統覺得當前的資源非常有限的時候,為了保證一些優先級高的程序能運行,就會殺掉一些他認為不重要的程序或者服務來釋放內存。這樣就能保證真正對用戶有用的程序仍然再運行 ...
問題描述: 我們在服務器中有時候kill一個進程,會碰到死活殺不死的情況,那么有可能這個進程成為了一個僵屍進程,zombie狀態。這種情況是這個進程釋放了資源,但是沒有得到父進程的確認。 可以使用命令 如何解決: 然后kill掉父進程,再kill這個進程。 ...
沒有用Dist關閉生成的所有進程,就會導致程序崩潰后GPU顯存未釋放。筆者觀察發現,由於沒有用Dist關閉 ...