用只有2個G的顯卡跑數據就需要在訓練之前先把無關進程殺掉，防止跑到一半顯存滿了 nvidia-smi:顯示當前GPU中的線程 kill -9 PID:輸入PID以結束線程 ...

在跑TensorFlow、pytorch之類的需要CUDA的程序時，強行Kill掉進程后發現顯存仍然占用，這時候可以使用如下命令查看到top或者ps中看不到的進程，之后再kill掉： fuser -v /dev/nvidia* 批量清理顯卡中殘留進程： ...

【轉載】https://blog.csdn.net/zhou_438/article/details/109162654 通常情況下，停止進程顯存會釋放 但是如果在不正常情況關閉進程，可能不會釋放，這個時候就會出現這樣的情況： nvidia-smi 顯示沒有在跑的進程，但是顯存占用 ...

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 ...

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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 ...

指定GPU 如果要在python代碼中設置使用的GPU（如使用pycharm進行調試時），可以使用下面的代碼 制定顯存 定量設置顯存 默認tensorflow是使用GPU盡可能多的顯存。可以通過下面的方式，來設置使用的GPU顯存： 按需設置顯存 ...

http://blog.csdn.net/paopaoc/article/details/9093125 在游戲的性能調優過程中，經常會需要獲取CPU占用率、IO、顯卡GPU占用率等基礎性能數據，下面就簡述一下獲取nvdia顯卡GPU占用率的方法。 nvdia 顯卡 ...