怎样限制python程序显存占用 / 张生荣

运行tensorflow python程序,限制对GPU和CPU的占用操作

一般情况下,运行tensorflow时,默认会占用可以看见的所有GPU,那么就会导致其它用户或程序无GPU可用,那么就需要限制程序对GPU的占用.并且,一般我们的程序也用不了所有的GPU资源,只是强行 ...

目录 1.技术背景 2.问题复现 3.解决思路 4.总结概要 1.技术背景笔者在执行一个Jax的任务中,又发现了一个奇怪的问题,就是明明只分配了很小的矩阵空间,但是在多次的任务执行之后,显存突然就爆 ...

如果在python内调用pytorch有可能显存和GPU占用不会被自动释放,此时需要加入如下代码 torch.cuda.empty_cache() 我们来看一下官方文档的说明 Releases all ...

初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类问题, 就一下子满了. 而且是服务器上的 ...

我使用Pytorch进行模型训练时发现真正模型本身对于显存的占用并不明显,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 ...

在运行复杂的Python程序时,执行时间会很长,这时也许想提高程序的执行效率.但该怎么做呢? 首先,要有个工具能够检测代码中的瓶颈,例如,找到哪一部分执行时间比较长.接着,就针对这一部分进行优化. 同 ...

Python在用GPU跑模型的时候最好开多进程,因为很明显这种任务就是计算密集型的. 用进程池好管理,但是tensorflow默认情况会最大占用显存,尽管该任务并不需要这么多,因此我们可以设置显存的按 ...

在发布<Python程序员面试,这些问题你必须提前准备!>一文后,应广大程序员朋友的强烈要求,小编就Python程序员面试必备问题整理了一份参考答案,希望能对准备换工作的程序员朋友有所帮助 ...

Tensorfow框架下,在模型运行时,设置对显存的占用. 1. 按比例 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_me ...

Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速,Keras出现较晚,为Tensorflow的高层框架,由于Keras使用的方便性与很好的延展性,之后更是作为Tensorflow的官方 ...

服务器有多张显卡,一般是组里共用,分配好显卡和任务就体现公德了.除了在代码中指定使用的 GPU 编号,还可以直接设置可见 GPU 编号,使程序/用户只对部分 GPU 可见. 操作很简单,使用环境变量 ...

目录 python线程何时需要拥有GIL? 认知模型1:同一时刻只有一个线程运行python代码模型2:不保证每 5 毫秒释放一次 GIL 模型3:非 Python 代码可以显式释放 GIL 模型4 ...

Pyrex 是一种专门设计用来编写 Python 扩展模块的语言.根据 Pyrex Web 站点的介绍,"它被设计用来在友好易用的高级 Python 世界和凌乱的低级 C 世界之间搭建一个桥 ...

简介 Type Hint(或者叫做PEP-484)提供了一种针对Python程序的类型标注标准. 为什么使用Type Hint?对于动态语言而言,常常出现的情况是当你写了一段代码后,隔段时间你可能忘记 ...

本来打算从网上找一篇入门教程,但因为Python很少是程序员的第一次接触程序所学的语言,所以网上现有的教程多不是很基础,还是决定自己写下这些. 如果没有程序基础的话,可能会觉得本文涵盖的内容有点多.对 ...

虽然并非你编写的每个 Python 程序都要求一个严格的性能分析,但是让人放心的是,当问题发生的时候,Python 生态圈有各种各样的工具可以处理这类问题. 分析程序的性能可以归结为回答四个基本问题: ...

问题描述调试python程序时,用下面这段代码,可以获得进程占用系统内存值.程序跑一段时间后,就能画出进程对内存的占用情况. def memory_usage_psutil(): # return ...

今天在测试一个pytorch代码的时候显示显存不足,但是这个网络框架明明很简单,用CPU跑起来都没有问题,GPU却一直提示out of memory. 在网上找了很多方法都行不通,最后我想也许是pyt ...

现实生活中,有很多场景中的事情是同时进行的,比如开车的时候,手和脚共同来驾驶汽车,再比如唱歌跳舞也是同时进行的. 以上这些可以理解为多任务.那在程序中怎么能做到多任务,它有什么好处? 接下来我们来看看 ...