查看gpu使用情况，已经如何释放内存

一、Linux查看Nvidia显卡信息及使用情况，输入：nvidia-smi 表头释义：  Fan：显示风扇转速，数值在0到100%之间，是计算机的期望转速，<em>如果</em>计算机不是通过风扇冷却或者风扇坏了，显示出来就是N/A；  Temp：显卡内部的温度，单位是摄氏度； Perf：表征性能状态，从P0到P12，P0表示最大性能，P12表示状态最小性能； Pwr：能耗表示；  Bus-Id：...

GPU内存操作

CUDA的线程是多维的，启动一个线程格，线程格可以是多维的，线程格中分为线程块，线程块也可以是多维的，线程块中包含线程，对于GPU来说，同时启动200万个线程是很轻易的事情。blockIdx :当前执行设备代码的线程块的索引dim3 grid(DIM,DIM):声明一个二维的线程格，名字为grid;kernel<<>(dev_t):线程块为一个二维线程块，每个线程块有一个线程grid

一段代码搞懂 gpu memory

一段代码搞懂 <em>gpu</em> memoryGPU 的 memory 分为 三种，io速度从快到慢排序为： local memory shared memory global memory 其中 shared memory 的io 速度是远快于 global memory 的。这三种 memory 的访问性质是： local memory: 线程私有，只能本线程访问 shared memory: 线程块(th

【原创】如何解决python进程被kill掉后GPU显存不释放的问题

今早kill掉服务器里两个python进程，结果发现GPU的显存并<em>没有</em>被<em>释放</em>。在网上查了各种方法，最后搞定。这是进程被kill掉后显存依旧被占的情景：莫慌~试试以下几步：1 重新开一个shell，然后输入： ps aux|grep user_name|grep python。所有该用户下的python<em>程序</em>就会显示出来（很多在用watch命令都不会显示的进程在这里可以看到）；2 然后再一个个用kil...

程序退出后依旧占用GPU和内存资源时强制kill掉进程的方法

【时间】2018.12.13nn【题目】<em>程序</em>退出后依旧<em>占用</em>GPU和<em>内存</em>资源时强制kill掉进程的方法nn当使用GPU跑<em>程序</em>时，<em>程序</em>退出后依旧<em>占用</em>GPU和<em>内存</em>资源，进程依旧存在时，可以用下面的方法强制kill掉进程：nn（1）请先查看<em>占用</em>资源的进程归属方是谁，以及运行的是什么指令：nn   ps -f PID号n（2）然后确认该进程可以kill掉情况下直接杀掉：nn    kill -9 PID号 ...

pytorch显存越来越多的一个潜在原因-- 这个函数还没有在torch.cuda.Tensor中定义

最近在用pytorch跑实验，有如下操作需要用到: （pytorch版本为0.3.1）nnnclass SpatialFilter(nn.Module):n    def __init__(self,mode=True,sf_rate=0.8):n        '''n        给定特征图求hot_mapn        '''n        super(SpatialFilter,se...

GPU 命令行释放内存

参考：https://blog.csdn.net/liangdong2014/article/details/78860661nn当用shh连接服务器的时候，用GPU训练模型，在终端端口用ctrl+z终止训练，此时GPU资源可能未立即<em>释放</em>，这时候需要人工来杀死<em>占用</em>GPU显存的进程。 nfuser 显示使用指定文件或者文件系统的进程的PID。 n在centos系统下，输入以下指令安装nnyum in...

ubuntu 释放GPU内存

sudo fuser -v /dev/nvidia* #查找<em>占用</em>GPU资源的PIDrnrnkill -9 pid

GPU共享内存小结---pycuda

先来点题外话，由于导师的要求使用GPU加速但是又<em>没有</em>系统的学习就开始了使用py<em>cuda</em>进行GPU的编程，变用边学。 在优化<em>程序</em>的时候shared memory是必用的，所以理解共享<em>内存</em>是个什么东西才可以做到自己对数据是如何跑的有数。 先看看这张GPU的存储结构图（偷的图，哈哈^_^）： 在图中我们关心的重点是，每一个block都对应的一个shared memory，线程块之可以相互交流通...

GPU共享内存问题

其实这两天一直不知道什么叫bank conflict冲突，这两天因为要看那个矩阵转置优化的问题，里面有讲到这些问题，但是没办法，为了要看懂那个bank conflict冲突，我不得不去找资料，说句实话我现在不是完全弄明白，但是<em>应该</em>说有点眉目了，现在我就把网上找的整理一下，放在这边，等哪天完全弄明白了我就在修改里面的错误。     Tesla 的每个 SM 拥有 16KB 共享存储器，用于同一个线...

GPU占显卡很大内存时，设置限制GPU的用量

当显卡<em>内存</em>饱满时   指定显卡 1、设置使用GPU的百分比 import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as KTF #进行配置，使用30%的GPU config = tf.ConfigProto() config.<em>gpu</em>_options.per_process_<em>gpu</em>_memory_fraction ...

NVIDIA查看CPU、内存、GPU使用情况

1 TX2查看方法 <em>内存</em> free -m 系统内核 uname -a CPU信息 lscpu USB设备 lsusb CPU<em>占用</em>情况 sudo apt-get install htop htop GPU使用情况 sudo ~/tegrastats 会输出如下所示的内容，注意一定要加sudo，否则输出的信息不完整 RAM 1920/7851MB (lfb 1...

GPU使用率查看即内存释放

查看GPU使用率： nvidia-sminnnn<em>释放</em><em>内存</em>： sudo kill -9 ****[PID]nnn

深度学习笔记：windows+tensorflow 指定GPU占用内存（解决gpu爆炸问题）

目录nnnn目录n前言n一、指定显卡n二、限制GPU用量n1、设置使用GPU的百分比nnn三、指定GPU并且限制GPU用量n指定第一块GPU可用nnnnnn前言nn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。 nkeras在使用GPU的时候有个特点，就是默认全部占满显存。 这样<em>如果</em>有多个模型都需要使用GPU跑的话，那么限制是很大...

jupyter notebook 用完占着显存不释放解决办法

nvidia-sminn每次用完jupyter ，明明已经退出了，但还是占着显存，用nvidia-smi查看，发现确实pyhton命令还在占着全部显存的进程nn找到那个对应的PID， 执行kill命令，比如进程号PID是5186nnnnkill 5186就可以了n...

Caffe 内存管理分析

本文是作者原创，如有理解错误，恳请大家指出，如需引用，请注明出处。Blob<em>内存</em>管理分析在caffe的分层结构中，Blob充当了<em>内存</em>管理的角色，屏蔽了上层逻辑代码对于数据的申请<em>释放</em>的感知，同时也屏蔽了底层设备对上层逻辑的影响，本文主要分析Blob的管理机制和实际<em>内存</em>申请单元SyncedMemory 的机制。 n首先我们看一下Blob和SyncedMemory的关系，类图如下：实际上整个Blob的实现就

linux CUDA nvidia-smi无显存占用 手动释放

n1 nvidia-smi 查看显存<em>占用</em>n2 fuser -v /dev/nvidia* 查看<em>占用</em>的死进程IDnn3 sudo kill -9 PID(替换进程号)nn

Linux 释放cpu&gpu内存、显存和硬盘

free -mfree -mn total used free shared buff/cache availablenMem: 128831 15666 23617 406 89547 111448nSwap: 130986

【Ubuntu-Tensorflow】程序结束掉GPU显存没有释放的问题

笔者在ubuntu上跑Tensorflow的<em>程序</em>的时候，中途使用了Win+C键结束了<em>程序</em>的进行，但是GPU的显存却显示<em>没有</em><em>释放</em>，一直处于被<em>占用</em>状态。 n使用命令 nwatch -n 1 nvidia-smi n显示如下 n n两个GPU<em>程序</em>都在执行中，实际上GPU:0已经被笔者停止了，但是GPU<em>没有</em><em>释放</em>，进程还在继续，所以只有采用暴力手段了，将进程手动关闭掉，进程编号如图中红线部分，由于笔者在两个G

杀死GPU进程并释放显存

kill -9 PID  可用于杀死GPU进程nn若杀死进程后显存仍然<em>占用</em>，可用命令fuser -v /dev/nvidia*  查找<em>占用</em>GPU资源的PID，然后执行kill -9 PID结束进程，这样就可以<em>释放</em><em>内存</em>了。nn ...

【小卒Ubuntu第十二篇】NVIDIA显卡smi如何释放被占用、卡住的内存

 nn首先执行下面的命令nnnsudo fuser -v /dev/nvidia*nn#查找<em>占用</em>GPU资源的PIDnn nn nnnn nnkill -9 779nnn   nn  然后再执行nvidia-smi就可以看到<em>内存</em>已经被<em>释放</em>了n 

2018-10-06清除GPU显存占用残留

发现GPU利用率为0，而且<em>没有</em><em>程序</em>在跑，显存却<em>占用</em>的1/3，此不正常现象必有古怪↓n查看所有在<em>占用</em>显存的<em>程序</em>，包括top不会显示的<em>程序</em>：nfuser -v /dev/nvidia*nnnnnn像这样nn对比nvidia-smi，清除掉多余的残留<em>程序</em>即可：nps kidnkill -9 pidn(o゜▽゜)o☆[BINGO!]nnnnnn好了nnn ...

Pytorch 节省内存、显存的一些技巧

Pytorch中有一些节省<em>内存</em>、显存的技巧，我结合自己的经验以及如下网址所载内容进行描述：n技巧ninplace 操作n比如在relu或者LeakyRelu里面使用inplace，可以减少对<em>内存</em>的消耗；这种操作根据我个人的经验是比较有效的，尤其是在一些ResNet结构单元使用比较多的模型上；具体可以参考下文进行尝试：nn比如ResNet 和 DenseNet 可以将 batchnorm 和relu...

错误调试：Ubuntu-Tensorflow ，程序手动结束后，GPU的显存没有被释放

如题：Ubuntu-Tensorflow ，<em>程序</em>被手动强行结束后（win+c），<em>程序</em>所<em>占用</em>的GPU的显存<em>没有</em>被<em>释放</em>掉，影响下次运行，会出现以下错误：nn        failed to allocate 4.75G (5102921216 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORYnn解决方法：nn       方法1）终端上：sudo kill -...

CUDA内存分配、释放、传输，固定内存

源代码来源：点击打开链接n<em>cuda</em>Malloc((float **)&d_a, nbytes)

【Linux】linux无进程显示占用的显存释放方法

运行一个<em>程序</em>突然崩了，但是显存并<em>没有</em><em>释放</em>。nn用nnnnvidia-sminn查看显存<em>占用</em>情况时，nnnn可以看到，显存已经所剩无几，但是并<em>没有</em>进程显示<em>占用</em>。nn使用命令nnnfuser -v /dev/nvidia*nn查看，nnnn我一般使用nnnsudo kill -9 PID(替换进程号)nn将/dev/nvidia0的几个进程kill掉就可以了。nn在查看一下显存。nnnn已经<em>释放</em>了。n...

Linux释放GPU显存

用tensorflow做实验，有时候会由于某种原因，在关闭<em>程序</em>后，GPU的显存仍处于被<em>占用</em>的状态，而用nvidia-smi查不到对应的进程pid. n这时<em>释放</em>显存的方法：nnsudo fuser /dev/nvidia*nn该命令会显示所有<em>占用</em>nvidia设备的进程pid，将这些pid逐个kill掉：nnkill -9 pidnn发现显存已经被<em>释放</em>。 n不过，造成这种显存不能被<em>释放</em>现象的原因尚不清...

Nvidia GPU 内存释放

n终端输入：nvidia-smi n n2.终端输入：sudo kill 9 PID号nnn完成！

pytorch 减小显存消耗，优化显存使用，避免out of memory

pytorch 减小显存消耗，优化显存使用，避免out of memorynn本文是整理了大神的两篇博客：nn如何计算模型以及中间变量的显存<em>占用</em>大小：nnhttps://oldpan.me/archives/how-to-calculate-<em>gpu</em>-memorynn如何在Pytorch中精细化利用显存：nnhttps://oldpan.me/archives/how-to-use-memory-p...

Ubuntu 16 释放显存的方法

在跑深度学习的时候，有时候由于关闭<em>程序</em>的不规范，导致显存一直被<em>占用</em>，以致于下一次跑网络的时候会出现现存不足的情况。在这种情况下可以使用如下指令：sudo kill -9 PID    PID这里<em>应该</em>由具体你想关闭哪个<em>占用</em>现存的<em>程序</em>的PID号代替，输入指令：watch -n 1 nvidia-smi    即可查看哪些<em>程序</em><em>占用</em>了多少显存，如下图： n n    那么<em>如果</em>我想结束python进程的话(因

频繁开关运行pycharm程序，导致GPU被沾满的解决办法

本人频繁在pycharm下run<em>程序</em>，经常终止，可能其后台运行的Python<em>程序</em><em>没有</em>关闭，所以耗尽GPU资源。现象是<em>占用</em>GPU的进场ID为空，即nvidia-smi后，<em>没有</em>进程使用GPU，但每块GPU的<em>内存</em>确被使用很多。。。。。fuser -v /dev/nvidia*会发现很多Python在运行，故粗暴地kill这些进程ID就可以了。。。。。。。ID乍一看很多，杀死一两个就不剩几个了。。。。本方...

Pytorch内存泄露（僵尸进程）解决办法

nvidia-smi         发现<em>内存</em>泄露问题，即<em>没有</em>进程时，<em>内存</em>被<em>占用</em>fuser -v /dev/nvidia*         发现僵尸进程ps x |grep python|awk '{print $1}'|xargs kill        杀死所有僵尸进程命令解读：ps x: show all process of current usergrep python: to get ...

Caffe tensorflow和keras跑动程序时限制GPU所占显存和强制使用cpu

应用场景：nn      在实验室或者公司时，一般会遇到服务器紧张的情况。在这种情况下，可以通过限制GPU所占显存来使得一台服务器可以同时跑几个模型，当然，土豪实验室或者公司不用担心这个问题。nn由于暂时只接触了Caffe，Tensorflow和keras，现只提供这三种深度学习框架的控制方法。nn解决办法：nn      对于caffe而言，默认不是占满GPU全部的显存，而是通过网络设置batc...

GPU释放内存

首先 nvidia-sminn查看PID序号，nn然后使用 kill -9 PID <em>释放</em><em>内存</em>

c++程序崩溃后内存没有释放的问题

<em>如果</em><em>程序</em><em>没有</em>通过delete、free语句现实<em>释放</em><em>内存</em>的话，不论是崩溃（崩溃前为执行<em>释放</em>语句）还是正常退出（即<em>没有</em>在<em>程序</em>中写下<em>释放</em>语句，但<em>程序</em>‘正常’退出）。那么这<em>没有</em>回收的<em>内存</em>将在你每一次关机时又系统回收。n这是一个致命的bug：加入<em>程序</em>持续运行多次，则可能在后面的某一此中因<em>内存</em>溢出而崩溃，而可能根本找不到原因（因为前几次都是正确的）。...

Ubuntu pytorch 程序退出显存释放问题

Ubuntu pytorch <em>程序</em>退出显存<em>释放</em>问题n在多显卡情况下，pytorch<em>程序</em>在退出时显存可能会<em>没有</em><em>释放</em>。可以通过在终端运行nvidia-smi查看显存的使用。n解决方法为，在终端：nnfusr -v /dev/nvidia* 查看在<em>gpu</em>上运行的所有<em>程序</em>nkill 所有连号的进程nnnn...

《Python如何释放内存》

最近在处理毕业论文数据的时候，经常会用到大型的矩阵，计算机的<em>内存</em>只有8G，常常容易爆<em>内存</em>。就想着在运行过程中，动态的<em>释放</em><em>内存</em>，减少冗余的<em>内存</em><em>占用</em>。一般我会直接用del来删除变量，但是对于<em>占用</em><em>内存</em>较大的对象，del 并不管用，删除了<em>内存</em>也没见减小。有一个解决办法就是调用gc（垃圾回收）模块，就能立刻<em>释放</em><em>内存</em>。哦，我刚才百度到一个词，叫<em>内存</em>泄漏。nn“<em>内存</em>泄漏（Memory Leak）是...

命令释放SQL Server占用的内存

SQL Server <em>占用</em>的<em>内存</em>不会自动<em>释放</em>，可以通过设置最大<em>内存</em>的方式手动<em>释放</em>nn nn--强制<em>释放</em><em>内存</em>  nCREATE procedure [dbo].ClearMemory    nas      nbegin  n--清除所有缓存  nDBCC DROPCLEANBUFFERS  n--打开高级配置  nexec sp_configure 'show advanced options',...

ubuntu解决GPU显存占用问题

遇到GPU<em>占用</em>显存过大，或者之前跑完<em>没有</em>清空，会导致一些错误n用nvidia-smi查看当前GPU<em>占用</em>情况n然后杀死进程 kill -9 PIDn这里的PID就是你的进程号，哪个占的最多就是你要杀死的，记住基本的显示器的<em>占用</em>不要杀死了nn...

pytorch 显存逐渐增大

在训练过程中,显存随着batch的增加而增大,特别是在预测的时候.nn这时候可能是因为在训练过程中存储的数组是添加的而不是覆盖的.例如在预测过程中将所有结果逐渐添加保存到一个list中,导致list越来越大,<em>占用</em>的显存越来越多,从而导致oom或者卡死现象.nn<em>如果</em>一定要使用添加数组,可以考虑使用np.save分布存储,再使用np.load读取,这样就不会添加进显存.nn使用nntorch.<em>cuda</em>...

Linux显存占用无进程清理方法

在跑Caffe、TensorFlow、pytorch之类的需要CUDA的<em>程序</em>时，强行Kill掉进程后发现显存仍然<em>占用</em>，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：rnfuser -v /dev/nvidia*rnrn接着杀掉显示出的进程（有多个）：rnkill -9 12345rnkill -9 12345mrnrn批量清理显卡中残留进程：rnsudo fuser -v /dev/...

程序停止后GPU仍被占用

在跑深度学习<em>程序</em>的时候，有时强制终止<em>程序</em>，可是<em>程序</em><em>占用</em>的GPU资源仍然<em>没有</em>被<em>释放</em>，被这个坑了好久，还以为是GPU一直被别人抢占了，结果是GPU资源泄露。nn可以使用这个命令查看Linux系统GPU的使用情况nnnnnvidia-sminn得到如图结果 nnn此时可以手动kill掉<em>占用</em>GPU的进程，以此来<em>释放</em>GPU资源nnkill -9 49461nn若是使用了Screen命令在后台运行的<em>程序</em>终止后...

管理员解决深度学习服务器GPU内存占用问题

解决方法rn利用Linux自带的管道命令rnnvidia-smi | grep pythonrn获取到GPU中的进程号rn然后通过rnps -lA | grep pidrn找到进程的状态rn若为S（sleep），并且超过容忍时间，则kill掉rn测试python执行centos7系统命令的情况rnimport osrnrn<em>gpu</em>_status = os.popen(&amp;amp;quot;nvidia-smi | grep python&amp;amp;quot;)...

Ubuntu16.04用命令释放内存

1、使用下列命令 free  -m 查看，或者使用htop查案（使用sudo apt-get install htop 安装）nnnn2、使用下列命令清理<em>内存</em>（效果不是特别的明显）nnnsudo sh -c 'echo 1 &amp;gt; /proc/sys/vm/drop_caches'nsudo sh -c 'echo 2 &amp;gt; /proc/sys/vm/drop_caches'nsudo sh...

torch7 删除cuda变量

经常会在torch上会有用到删除变量的操作nnnna = nilnn但是放到<em>cuda</em>上面却不是很奏效nnnn cutorch.setDevice(1)n src1 = torch.CudaTensor(100000,10000,2)nn这个时候会发现显存<em>占用</em>了很大，但是<em>怎么</em>来删掉src1<em>占用</em>的显存呢？nnnnsrc1 = nilncollectgarbage();nn发现这样做不是很奏效，变量虽然...

python清除函数占用的内存

python函数执行完毕<em>内存</em>不会自动<em>释放</em>

CUDA Unified Memory统一内存使用注意

CUDA 6.0推出了统一<em>内存</em>寻址（Unified Memory）的方式，可以大大简化CUDA<em>程序</em>的编写，但有编程的时候几个小的注意点需要注意。

GPU显存管理

nGPU显存管理rn rnrnGPU：有两种方式访问GDDR5，一种是HUB统一接口进行分配，另一种是直接调Controller，比如Depth block，color block，texture block等都是直接Controller。直接调用的方式肯定快一些，我觉得这是对像纹理这样比较大块的内容的特殊照顾，显卡的<em>内存</em>结构除了有物理上的结构以外，肯定还有逻辑上的划分。把物理<em>内存</em>分成大小适中的逻...

WPF内存释放,C#

WPF用起来虽然很爽，但是<em>内存</em>涨的很过分啊！曾让我一度想放弃这个平台。。。<em>内存</em>一直狂涨，100，200，300.。。。。GC也回收不定，直到有一天，找到了方法！nnNuget搜索lierda.WPFHelper,再AppStratup时，new一下，然后<em>内存</em>基本可以压缩到50MB以内，这个DLL每30s压缩一次<em>内存</em>，最低可以压缩到10MB。nn nnn示例代码： n /// &amp;lt;summar...

redis删除数据后内存释放问题

这不是Redis本身的问题，Redis本身确实已经调用free<em>释放</em>这些<em>内存</em>。这<em>应该</em>是使用的底层C运行时的问题。rnrn就glibc来说，在分配大于128k的<em>内存</em>时使用mmap，而使用brk/sbrk在heap中分配小<em>内存</em>。通过mmap申请的<em>内存</em>在调用free后能马上返还给系统，而heap中的<em>内存</em>就不一定，除非<em>释放</em>的<em>内存</em>是heap中连续的大块。rnrnRedis本身<em>没有</em><em>内存</em>管理机制，只有一个使用量的

C++程序在Windows任务管理器中内存占用不降

很久之前遇到的问题，最近在知乎里看到有人也遇到这个问题，就把当时的情况和个人的分析写成博客发出来。当时写了个一个<em>程序</em>要在<em>内存</em>里开8g的单链表，然后全部delete/delete[]，也是在任务管理器里面查看<em>内存</em><em>占用</em>，也是迟迟不降。在我的那个<em>程序</em>里，因为是链表，所以<em>释放</em><em>内存</em>比较花时间。我触发<em>内存</em><em>释放</em>后等了好久才出后面的完成cout，说明delete确实执行了但是如图，运存并<em>没有</em>马上降下来。后来我发现，

如何释放GPU一直占用的显存？

GPU 的实时状态监测nnnvidia-smi -lnnnvidia-smi -l 1 会每秒钟提供GPU使用率nnn+-----------------------------------------------------------------------------+n| NVIDIA-SMI 367.48 Driver Version: 36...

没有躲过的坑--正确释放vector的内存

vector的<em>内存</em>会不会泄露？ n即使不泄露，<em>怎么</em>能缩小所占空间呢？我们知道vector有个clear()方法？原型:#include nvoid clear();函数clear()删除储存在vector中的所有元素. <em>如果</em>vector的元素是一些object, 则它将为当前储存的每个元素调用它们各自的析构函数(destructor). 然而, <em>如果</em>vector储存的是指向对象的指针

通过释放cache内存解决ubuntu死机问题

1.ubuntu老死机工作机器是ubuntu系统，配有16G的物理<em>内存</em>。按理说这个<em>内存</em>量已经不小了，但是同时还运行了一个windows虚拟机，所以机器的资源会略显紧张。每次系统运行不了多少时间，多则三五天，少则一两天，系统就卡死不动了。。。任何操作都没法解决这个问题，每次只能重启大法，长按power键，重启机器。终于某一次一天之内重启两次以后，本人实在受不了了，下决心要解决这个问题。。根据之前的几次

javafx——内存占用过大问题

序列化的方式解决<em>内存</em><em>占用</em>过大问题。将<em>内存</em>中的数据移动到磁盘上处理，效率并未受到太大的影响，大大减少了<em>内存</em><em>占用</em>

Linux——CentOS如何释放内存

<em>释放</em>网页缓存（To free pagecache）：rnsync; echo 1 > /proc/sys/vm/drop_cachesrn<em>释放</em>目录项和索引（To free dentries and inodes）:rnsync; echo 2 > /proc/sys/vm/drop_cachesrn<em>释放</em>网页缓存，目录项和索引（To free pagecache，dentries and inode

caffe显存问题

caffe在test的时候，blob的capacity_这个值是初始化是根据deploy的h和w来确定的，在真正开始跑的时候，可能test的时候输入尺寸并不是deploy的大小，比这个大小小的时候，在reshape之后，由于count_的值小于capacity_导致capacity_并不更新，从而在分配显存的时候，总是对不上，感觉显存多分配了。这是在图像超分遇到的问题，<em>如果</em>不存在这个用法，也就是说...

解决进程杀死，显存仍在的问题

1、用nvidia-smi也好，top也好都找不到kill掉的进程了，但是显存仍然<em>占用</em><em>没有</em>被<em>释放</em>，<em>怎么</em>办呢？毕竟top也找不到进程号呀 n用以下指令查找出top<em>没有</em>而他有的进程nnfuser -v /dev/nvidia*nnnn逐个kill掉top中不显示的进程就可以了...

CUDA学习--内存处理之共享内存（3）

1.共享<em>内存</em>共享<em>内存</em>实际上是可受用户控制的一级缓存。每个SM中的一级缓存与共享<em>内存</em>共享一个64KB的<em>内存</em>段。在实际中，共享<em>内存</em>的速度几乎在所有的GPU中都一致（大约为1.5TB/s的带宽），因为共享<em>内存</em>的速度受核时钟频率驱动。因此在任何显卡中，无论是否为高端显卡，除了使用寄存器外，还要更有效的使用共享<em>内存</em>。然而，GPU执行的是一种<em>内存</em>的加载-存储模型，即所有的操作都要在指令载入寄存器后<em>才能</em>执行。因此

Linux 无进程显存占用问题

在linux命令行中键入nvidia-smi，显示<em>没有</em>进程但是GPU显存却使用很多n在命令行中输入sudon fuser -vn/dev/nvidia*会显示如下top不会显示的进程nn这些是我之前用kill+进程号杀死的进程残留，然而还存在，可能是当时使用了多进程加速的方法，而显示出的进程号只是其中的一个。于是把这些都kill掉了，OK全干净了。

CUDA学习--内存处理之全局内存（5）

1. 全局<em>内存</em>GPU的全局<em>内存</em>之所以是全局的，主要是因为GPU与CPU都可以对它进行写操作。CPU主机端处理器可以通过以下三种方式对GPU上的<em>内存</em>进行访问：n显示地阻塞传输；n显示地非阻塞传输；n隐式地使用零<em>内存</em>复制。n通常的执行模型是CPU将一个数据块传输到GPU，GPU内核对其进行处理，然后再由CPU将数据块传输回主机端<em>内存</em>中。比较高级的模型是使用流（参考CUDA学习–CUDA流）将数据传输和内

python-Django 内存泄露问题

一、python有自动垃圾回收机制（当对象的引用计数为零时解释器会自动<em>释放</em><em>内存</em>），出现<em>内存</em>泄露的场景一般是扩展库<em>内存</em>泄露或者循环引用（还有一种是全局容器里的对象<em>没有</em>删除）nn前者无需讨论，后者举例如下（Obj('B')和Obj('C')的<em>内存</em><em>没有</em>回收）（貌似循环引用的<em>内存</em>，Python解释器也会自己回收（标记-清除垃圾收集机制），只是时间早晚的问题，也就是说我们在编码中不需要耗费精力去刻意避免

释放solr内存

java -jar gcsolrutil.jar ，即可<em>释放</em>运行的solr的<em>内存</em>情况

mxnet 显存优化

现状：基于 mxnet 开发的深度学习应用比 tensorflow 等框架 <em>占用</em>的显存更少、运行更快；nnmxnet 官方网站有一篇文章介绍了 mxnet 在显存方面的优化，以下概括大意：nn使用同一个图去计算前向预测和反向传播还是显式地指定反向传播路径？Caffee，CXXNet，Torch 选择了前者，Theano，CGT，mxnet 选择了后者，同时 mxnet 也支持类似前者的情况；使用后...

进程终结后， 泄露的堆内存会自动释放吗？

看来个问题， 进程终结后， 泄露的堆<em>内存</em>会自动<em>释放</em>吗？n       当然会！  这些堆<em>内存</em>都是与进程生死相关的。 所以， 在很多时候：n       1. 重启后台服务是可以<em>释放</em>泄露的<em>内存</em>的， 可以用于临时解决问题。n       2. 单例中的堆<em>内存</em>， 不需要人为主动<em>释放</em>。 我们几乎看不到代码中有<em>释放</em>单例的操作。

fork、内存泄漏、进程

1.系统调用  fork:复制进程nPid_t  fork(void);nPid_t:int    pid:进程的编号（id标识符）n父子进程并发运行n并行：一种特殊的并发，不是交替，我在执行的同时，你也在执行。两个处理器n并发运行：一个处理器。在一段时间内交替运行，从长远角度看是同时运行。nfork:n先复制PCB,再把实体复制一份;n父进程返回的fork值是子进程的pid,子进

TensorFlow 显存使用机制

默认情况下，TensorFlow 会映射进程可见的所有 GPU 的几乎所有 GPU <em>内存</em>（取决于 CUDA_VISIBLE_DEVICES）。通过减少<em>内存</em>碎片，可以更有效地使用设备上相对宝贵的 GPU <em>内存</em>资源。nn在某些情况下，最理想的是进程只分配可用<em>内存</em>的一个子集，或者仅根据进程需要增加<em>内存</em>使用量。 TensorFlow 在 Session 上提供两个 Config 选项来进行控制。nn(1)...

CUDA学习四：常量内存与事件

作者：JackGao24 博客园 n作者：JackGao16 CSDN n文章链接： n邮箱：gshuai16@mail.ustc.edu.cn 这篇博客主要将问题聚焦在一下的两点： n１、通过GPU上特殊的<em>内存</em>区域（常量<em>内存</em>）来加速应用<em>程序</em>的执行； n２、通过时间来测量CUDA应用<em>程序</em>的性能。常量<em>内存</em>

进程结束后，进程的所有内存都将被释放，包括堆上的内存泄露的内存

1、进程结束后，进程的所有<em>内存</em>都将被<em>释放</em>，包括堆上的<em>内存</em>泄露的<em>内存</em>。原因是，当进程结束时，GDT、LDT和页目录都被操作系统更改，逻辑<em>内存</em>全部消失，可能物理<em>内存</em>的内容还在但是逻辑<em>内存</em>已经从LDT和GDT删除，页目录表全部销毁，所以<em>内存</em>会被全部收回。2、不管用户<em>程序</em><em>怎么</em>malloc，在进程结束的时候，其虚拟地址空间就会被直接销毁，操作系统只需要在进程结束的时候让<em>内存</em>管理模块把分页文件中与此进程相关的...

linux下使用mmap映射的内存几时被释放的问题

mmap()是一个非常重要的系统调用，这仅从mmap本身的功能描述上是看不出来的。从字面上看，mmap就是将一个文件映射进进程的虚拟<em>内存</em>地址，之后就可以通过操作<em>内存</em>的方式对文件的内容进行操作，上代码：#include n#include n#include n#include n#include n#include n#include n#include n#include nn#define C

如何使用Python动态控制Linux系统的内存占用百分比?

本文介绍了如何使用Python编写脚本动态地控制Linux系统<em>内存</em><em>占用</em>百分比。

最近在SPARK上定位的几个内存泄露问题总结

最近为了测试延云YDB在高并发请求和持续性请求情况下的表现，发现了spark的不少关于<em>内存</em>泄露的问题，这些问题均在延云YDB提供的SPARK版本中得以修正，现将问题总结如下。n1.    高并发情况下的<em>内存</em>泄露n很遗憾，spark的设计架构并不是为了高并发请求而设计的，我们尝试在网络条件不好的集群下，进行100并发的查询，在压测3天后发现了<em>内存</em>泄露。na)    在进行大量小SQL的压测过程

关于TensorFlow GPU 跑神经网络爆内存的处理办法

本人上一篇博客介绍了vgg16模型的finetuning（网址：点击打开链接），在cpu上跑没问题，但是我在全部复制到<em>gpu</em>（gtx750TI）上跑却发生爆<em>内存</em>的情况，下面介绍一下我的解决办法。      不得不承认爆<em>内存</em>跟我的渣渣<em>gpu</em>有关，为了尽量的减少<em>gpu</em><em>内存</em>的使用率，在加载vgg16模型的时候并<em>没有</em>直接调用命令，而是把网络的权重跟偏置都设为常值，直接赋值，减少了以后sess.r...

caffe深度学习【七】如何在Linux终端下关闭指定的GPU进程

首先，我们在终端输入nvidia-smi：nnnnvidia-sminn可以查看当前正常使用的GPU情况，如下图所示：nnnn在下面的Processes框框里，我们可以看到正常进行的进程，最左边一列是GPU的ID，第二列是我们待会需要用来终止进程的PIDnn nn nn当我们想要终止其中某个/或几个GPU进程，可通过以下命令实现：nnnkill -9 PIDnn（其中，PID就是刚刚我们通过nvi...

释放WPF应用程序的内存

WPF应用<em>程序</em>的<em>内存</em>有时会成为性能瓶颈 试了许多方式与API函数 最终用的这种方法

导出Excel—之释放内存完美的解决办…

在导出Excel的时候，<em>内存</em>里面有时候会多出来很多Excel.exe，<em>占用</em><em>内存</em>。n n而<em>如果</em>在<em>程序</em>里面写一个杀掉Excel<em>内存</em>的方法，会把有用的打开的Excel也关掉。n n而只要加一个判断就可以解决这一问题了。n n//声明变量n  DateTime beforeTime;n  DateTime afterTime;n n n n   //建立一个Excel.Application的新进程n同时

mongodb释放内存

1、use adminrndb.shutdownServer();rn这种适合在副本集的模式下分批重启集群，这样也不会影响业务，重启一台后在切换主从，保证业务正常。

彻底释放程序中所有内存

Activity<em>没有</em>完全退出的问题，finish之后窗口是rnrn消失了<em>内存</em>中依然存在Activity这个静态全局变量，销毁他是有虚拟机完成的，<em>如果</em>想rnrn用直接销毁就在onDestroy里写[code=&quot;java&quot;]android.os.Process.killProcessrnrn(android.os.Process.myPid());[/code]...

CUDA中的常量内存__constant__

GPU包含数百个数学计算单元，具有强大的处理运算能力，可以强大到计算速率高于输入数据的速率，即充分利用带宽，满负荷向GPU传输数据还不够它计算的。CUDA C除全局<em>内存</em>和共享<em>内存</em>外，还支持常量<em>内存</em>，常量<em>内存</em>用于保存在核函数执行期间不会发生变化的数据，使用常量<em>内存</em>在一些情况下，能有效减少<em>内存</em>带宽，降低GPU运算单元的空闲等待。rnrnrn使用常量<em>内存</em>提升性能rnrnrn使用常量<em>内存</em>可以提升运算性能的

java File.delete()内存没有及时释放

file.delete()方法会将文件删除，但文件所占的空间不会及时<em>释放</em>出来，要想及时<em>释放</em>空间可以先将文件清空再调用delete方法，代码如下：public static void delete(File file) {n if (file == null || !file.exists() || !file.isFile()) {n return;n }n FileOutputStre...

CUDA学习笔记(6) 共享内存与全局内存

共享<em>内存</em>（Shared memory）是位于每个流处理器组（SM）中的高速<em>内存</em>空间，主要作用是存放一个线程块（Block）中所有线程都会频繁访问的数据。流处理器（SP）访问它的速度仅比寄存器（Register）慢，它的速度远比全局显存快。但是他也是相当宝贵的资源，一般只有几十KByte，  这里以我电脑上的“Quadro K620”为例：n 硬件资源n 参数 流处理器（SP）n 128 *

Python 关闭文件释放内存的疑惑

我用with语句打开了一个4g的文件读取内容，然后<em>程序</em>末尾设置一个死循环，按理说with语句不是<em>应该</em>自动关闭文件<em>释放</em>资源吗？nn但是系统<em>内存</em>一直<em>没有</em><em>释放</em>。<em>应该</em>是被文件读取到的变量content一直<em>占用</em>吗？把content删除就会<em>释放</em><em>内存</em>。或者去掉死循环，<em>程序</em>退出资源就自动<em>释放</em>了nn既然这样的话关闭文件貌似没啥作用呢？具体<em>释放</em>了什么资源？nnPython一直<em>占用</em>着将近5G的<em>内存</em>：nnnn官方文档：...

进程结束后，动态内存是否会释放

<em>程序</em>结束后，动态<em>内存</em><em>没有</em>free或delete，操作系统会回收吗？nnnI have a doubt about the role of the operating system in regards to a process lifetime right now. I am using Linux.nnSuppose that I have an application that cr

kettle 持续运行时导致的内存溢出

java调用  kettle 长时间运行时候，随着时间的增长，<em>占用</em><em>内存</em>一直上升，GC无法回收的<em>内存</em>越来越高，导致<em>内存</em>溢出。nn nn请查看你的kettle-core.jar 的版本，<em>如果</em>是4.2一下的，请升级到4.4即可nn nn网上找这个问题找了好久找不到，后来翻墙才看到这个问题，写出来分享下nn ...

linux查看内存使用情况，停掉特定的无用的使用内存较多的进程

查看linux<em>占用</em><em>内存</em>/CPU最多的进程rnrnrnrnrnrnrn可以使用一下命令查使用<em>内存</em>最多的10个进程     rnrnps -aux | sort -k4nr | head -n 10rnrnrn可以使用一下命令查使用CPU最多的10个进程     rnps -aux | sort -k3nr | head -n 10rnrnrnrnrnrn查看LINUX进程<em>内存</em><em>占用</em>情况rnrnrnrn

openGL纹理导致内存泄露

今天调试<em>程序</em>时，发现<em>内存</em>老是泄露，经过不断的排查，确定是因为纹理的使用问题。rn我的<em>程序</em>有一个死循环，纹理创建在死循环里，导致<em>内存</em>泄露，而且<em>没有</em>使用rnglDeleteTextures（1，&id）；//函数<em>释放</em><em>内存</em>n而后我在析构函数中<em>释放</em><em>内存</em>，当只使用一个纹理时，<em>程序</em>正常，当使用两个纹理时，<em>程序</em>还是错误。n而后我又不断找资料，终于在这篇博客里找到问题http://blog.csdn.net/hu

生产环境jvm内存运行1小时,就接近xmx,系统奇慢。大量的jasperreport无法释放。

[url]http://www.iteye.com/topic/1116650?page=5#2262692[/url]rnrn这个是前几天发的帖子，现在基本知道问题了。这个项目是一个政府项目，需要大量的打印功能，打印使用的是Jasperreport 3.7.0，客户端基于applet直接打印。有的功能，一天要打印200多次，所有的功能打印次数一天多在1000次以上。在jvm分配的<em>内存</em>要满的时候，...

释放windows预留内存，增加在用CPU个数提高整机性能

<em>释放</em>windows预留<em>内存</em>，增加在用CPU个数提高整机性能nnwindows系统更新后或重装后，会预留一部分<em>内存</em>（大概2G）。<em>如果</em>本机<em>内存</em>比较小，这就很伤。而且，默认系统使用1个CPU在跑，这样计算的速度就非常慢。总之，不调整预留的<em>内存</em>和增加在用CPU个数的话，机器的性能完全达不到最佳状态。nn解决办法如下：nnWin+R --&amp;gt;msconfig --&amp;gt;引导 --&amp;gt;高级选项，...

Tensorflow占用GPU显存问题

我使用Pytorch进行模型训练时发现真正模型本身对于显存的<em>占用</em>并不明显，但是对应的转换为tensorflow后（权重也进行了转换），发现Python-tensorflow在使用时默认吃掉所有显存，并且不手动终结<em>程序</em>的话显存并不<em>释放</em>（我有两个序贯的模型，前面一个跑完后并不<em>释放</em><em>占用</em>显存）（https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1727），这一...

Spring Boot1.x 内存上涨不释放

1. 查看原因，发现配置了4G堆内<em>内存</em>，但是实际使用的物理<em>内存</em>竟然高达7G，确实不正常。JVM参数配置是“-XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M -XX:+AlwaysPreTouch -XX:ReservedCodeCacheSize=128m -XX:InitialCodeCacheSize=128m, -Xss512k -Xmx4g...

单例中的堆内存是否需要释放？ 何时释放？

对于大多数<em>程序</em>员来说， 单例模式几乎就是第一个熟悉的设计模式。 我们看到单例模式中经常有new,  但<em>没有</em>看见delete, 这样不会<em>内存</em>泄露吗？ 于是， 我想问， 单例中的堆<em>内存</em>是否需要<em>释放</em>？ 何时<em>释放</em>？n       先来看看我之前写过的一篇单例<em>释放</em>的问题：http://www.szmykybj.com/stpeace/article/details/46564309 《绝对不要在析构函数中

linux 下共享内存的释放

问题描述：在使用linux共享<em>内存</em>的时候，有时候<em>程序</em>异常结束，共享<em>内存</em><em>没有</em>被<em>释放</em>，导致<em>程序</em>重新运行无法使用共享<em>内存</em>通信。解决办法：1.在<em>程序</em>中打印出shmid的值2.在linux终端输入命令 ipcs -m |grep shmid3.在终端输入命令 ipcrm -m shmid（获取到的shmid值）即可删除共享<em>内存</em>...

tensorflow 内存泄漏、内存不足

tensorflow<em>内存</em>泄露

linux安装tomcat及内存释放

1、tomcat下载解压 n[root@myfqa ~]# cd /opt n[root@myfqa opt]# wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/tomcat/tomcat-7/v7.0.85/bin/apache-tomcat-7.0.85.tar.gz (系统<em>如果</em>能连接外网,直接centos命令行下载) n #将tomcat 7.0.85 版本下载...

ORACLE__SQL语句教学下载

oracle SQL语句教学，适合新手一看。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/darkerwc2/2340291?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/darkerwc2/2340291?utm_source=bbsseo[/url]

Json 入门学习资料下载

Json入门学习，包含了所需的所有jar包，学习资料等，希望对初学者的入门学习提高一些帮助。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/andy11551/2345059?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/andy11551/2345059?utm_source=bbsseo[/url]

东北大学 软件工程 ppt 课件下载

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