运行tensorflow gpu显存未释放 / 张生荣

解决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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

下面通过实验来探索Pytorch分配显存的方式. 实验显存到主存我使用VSCode的jupyter来进行实验,首先只导入pytorch,代码如下: import torch 打开任务管理器查看主存与 ...

默认情况下,TensorFlow 会映射进程可见的所有 GPU 的几乎所有 GPU 内存(取决于 CUDA_VISIBLE_DEVICES).通过减少内存碎片,可以更有效地使用设备上相对宝贵的 GPU ...

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 ...

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 ...

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 ...

在tensorflow中,我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备,可以指定运行在GPU还是CUP上,以及哪块GPU上. 设置使用GPU 使用 tf.device('/gpu:1' ...

问题: 在使用mask_rcnn预测自己的数据集时,会出现下面错误: ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[1,5 ...

在代码中添加以下两行可以解决: torch.backends.cudnn.enabled = True torch.backends.cudnn.benchmark = True 补充:pytorch ...

前言当系统空间使用量过大需要清理空间或者清理某个文件时,有时会出现执行了删除命令之后磁盘空间并没有释放,很多人首次遇到该情况时会比较困惑,在考虑是不是像windows系统的回收站一样,删除只是逻辑删 ...

一直以来对SQL SERVER的游标都不怎么感冒,也很少使用SQL Server里面的游标,前几天有一位网友问如何检查数据库里面没有释放的游标,觉得有点意思,就测试验证了一下,顺便整理于此. 会话1: ...

Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存,有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整,当然如果模型实在太大,那也没办法. 使用torch.cuda.empty_cache() ...