• 我们在使用tensorflow+pycharm 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，那么怎么解决该问题呢？
• 首先执行下面的命令

sudo fuser -v /dev/nvidia* #查找占用GPU资源的PID

• 因为我们只有一块显卡，所以显示如下图所示:
  
• 可以看到我们的nvidia0上还有一个python 2.7的PID
• 然后我们执行

kill -9 pid

• 然后再执行nvidia-smi就可以看到内存已经被释放了

2016年6月(https://github.com/ tensorflow / tensorflow /issues/1727)的git问题表明存在以下问题：currently the Allocator in the GPU Device belongs to the ProcessState,which is essentially a global singleton. The first sess... Jupyter notebook Tensorflow GPU Memory 释放 一、总结一句话总结：Jupyter notebook 每次运行完 tensorflow 的程序，占着显存不 释放 。而又因为 tensorflow 是默认申请可使用的全部显存，就会使得后续程序难以运行。二、Jupyter notebook Tensorflow GPU Memory 释放 转自或参考：Jupyter noteboo... 但只能 释放 失活显存，即通过手动 释放 后，1中的例子显存占用率为1/10。调用 torch 的功能可以实现显存 释放 torch.cuda.empty_cache()，(2) 如果又来个稍小的数据进行推理，推理时需占用。(1) 来一个数据并进行推理，推理结束后占用。 释放 掉并提供给其进行推理，推理结束后又产生。(3) 如果又来个稍大的数据进行推理，需要。失活 内存 ，CUDA会把2G失活 内存 中的。 内存 供其推理，推理结束后共占用。失活 内存 ，则此时的占用率仍是。失活 内存 ，推理结束后仍占用。失活 内存 ，此时占用率则为。 训练模型时，一般我们会把模型model，数据data和标签label放到 GPU 显存中进行加速。 但有的时候 GPU Memory会增加，有的时候会保持不变，以及我们要怎么 清理 掉一些用完的变量呢？ 下面让我们一起来探究下原理吧！ pytorch训练 只要你把任何东西（无论是多小的tensor）放到 GPU 显存中，那么你至少会栈1000MiB左右的显存（根据cuda版本，会略有不同）。这部分显存是cuda running时固有配件必须要占掉的显存，你先训练过程汇总也是无法 释放 的。 import torch 1.概述由于一般 GPU 的显存只有11G左右，(土豪误入)，采用多主机分布式训练是非常有必要的；折腾了几天，按照谷歌的教程，终于搞清楚了，给大家梳理一下：参考：https:// tensorflow .google.cn/tutorials/distribute/multi_worker_with_keras?hl=be2.配置首先，设置 TensorFlow 和必要的导入。import os... https://stackoverflow.com/questions/39758094/clearing- tensorflow - gpu -memory-after-model-execution 由于 tensorflow 中使用完 gpu 后并不会自动 释放 显存，所以在循环利用同一个计算图时会不停的累加显存，无法 释放 显存。 然后从网上仅发现一种可行方案，即每次执行完计算图后都关闭当前进程，然后用其他进... 工欲善必先利其器， tensorflow - gpu 用的有多香，安装起来就有多费劲。本文罗列了安装 tensorflow 遇到的各种问题，包括与CUDA、cuDNN的版本问题、安装问题、环境配置。也包括了一些具体报错的解决办法。最终总结了一些安装经验。 root@44668fac5caf:/CUDA# nvidia -smi Fri Dec 6 05:25:17 2019 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA -SMI 418.74 Driver Ver... 最近在使用深度学习，跑了一个大的model，然后 GPU 炸了，上网搜索了一下如何解决这个问题，做下笔记，分享给大家。 keras在使用 GPU 的时候有个特点，就是默认全部占满显存。 这样如果有多个模型都需要使用 GPU 跑的话，那么限制是很大... 执行CUDA脚本后,我的显卡保留 内存 有问题(即使使用cudaFree()).在启动时,Total Used 内存 大约为128MB,但在脚本运行后,执行时 内存 不足. NVIDIA -SMA:+------------------------------------------------------+| NVIDIA -SMI 340.29 Driver Version: 340.29 ...