转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7608916.html 参考网址: https://stackoverflow.com/questions/39758094/clearing-tensorflow-gpu-memory-after-model-execution https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1727#issuecomment-285815312s tensorflo

对于显存不充足的炼丹研究者来说,弄清楚Pytorch显存的分配机制是很有必要的.下面直接通过实验来推出Pytorch显存的分配过程. 实验实验代码如下: import torch from torch import cuda x = torch.zeros([3,1024,1024,256],requires_grad=True,device='cuda') print("1", cuda.memory_allocated()/1024**2) y = 5 * x print(&quo

本文主要参考两篇文献: 1.<深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集> 2.基于双向LSTM和迁移学习的seq2seq核心实体识别 运行机器学习算法时,很多人一开始都会有意无意将数据集默认直接装进显卡显存中,如果处理大型数据集(例如图片尺寸很大)或是网络很深且隐藏层很宽,也可能造成显存不足. 这个情况随着工作的深入会经常碰到,解决方法其实很多人知道,就是分块装入.以keras为例,默认情况下用fit方法载数据,就是全部载入.换用fit_generator方法就会以自己手

在跑TensorFlow.pytorch之类的需要CUDA的程序时,强行Kill掉进程后发现显存仍然占用,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: fuser -v /dev/nvidia* 批量清理显卡中残留进程: sudo fuser -v /dev/nvidia* |awk '{for(i=1;i<=NF;i++)print "kill -9 " $i;}' | sudo sh

原文链接:https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory 前言 亲,显存炸了,你的显卡快冒烟了! torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58 想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误,没有之一.

Keras 是一个高层神经网络API,Keras是由纯Python编写而成并基于TensorFlow,Theano以及CNTK后端.Keras为支持快速实验而生,能够将我们的idea迅速转换为结果.好了不吹了,下面继续学习Keras的一些用法,其中这篇博客包括了Keras如何指定显卡且限制显存用量,还有一些常见函数的用法及其问题,最后是使用Keras进行的练习. Keras如何指定显卡且限制显存用量 Keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存.若单核GPU也无所谓,若是服务器GP

MegEngine亚线性显存优化 MegEngine经过工程扩展和优化,发展出一套行之有效的加强版亚线性显存优化技术,既可在计算存储资源受限的条件下,轻松训练更深的模型,又可使用更大batch size,进一步提升模型性能,稳定batchwise算子.使用MegEngine训练ResNet18/ResNet50,显存占用分别最高降低23%/40%:在更大的Bert模型上,降幅更是高达75%,而额外的计算开销几乎不变. 基于梯度检查点的亚线性显存优化方法[1]由于较高的计算/显存性价比受到关注.M

keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存. 若单核GPU也无所谓,若是服务器GPU较多,性能较好,全部占满就太浪费了. 于是乎有以下三种情况: - 1.指定GPU - 2.使用固定显存的GPU - 3.指定GPU + 固定显存 一.固定显存的GPU 本节来源于:深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集(参见:Limit the resource usage for tensorflow backend · Issue #1538 · fchollet/ke

刚入门深度学习时,没有显存的概念,后来在实验中才渐渐建立了这个意识. 下面这篇文章很好的对GPU和显存总结了一番,于是我转载了过来. 作者:陈云 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973 来源:知乎 深度学习最吃机器,耗资源,在本文,我将来科普一下在深度学习中: 何为"资源" 不同操作都耗费什么资源 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区: 显存和GPU等价,使用GPU主要看显存的使用? Batch Size 越大,程序越快

前言 今早我想用多块GPU测试模型,于是就用了PyTorch里的torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来支持用多块GPU的同时使用(下面简称其为Dist). 程序运行时,由于程序中其他部分的代码(与Dist无关的代码)出现了错误,导致程序退出.这次使用Dist时没有考虑和处理这种程序崩溃的情况,因此在程序退出前没有用Dist关闭生成的所有进程,最终导致本次进程运行后GPU显存未释放(经观察,发现是由于没有用Dist关闭所有进程,导致程序运行后还有一部分

ThinkPHP执行长时间任务时,可能导致PHP使用内存越来越大,最后因为内存超出配置限额而程序挂掉. 其实这在很久以前就无意之中发现的一个问题. 3.x之前有这个问题,5.0以后的,应该是已修复了的(我看了下5.0.6). 这个问题,一句话说明,是因为ThinkPHP在记录系统日志的时候出现的问题(ThinkPHP在运行过程中,会记录自己的运行日志,根据是否开启DEBUG模式,记录的日志信息有不同,不多说). 因为一个进程执行完,会在很多地方打点记录日志,但是为了提高写日志文件的效率,Thin

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,显存突然就爆了.而且此时已经按照Jax的官方说明配置了XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE这个参数为false,也就是不进行显存的预分配(默认会分配90%的显存空间以供使用).然后在网上找到了一些类似的问题,比如参考链接中的1.2.3.4,都是在一些操作后发现未释放显存,这里提供一个实例问题和处理的思路,如果有更好的方案欢迎大家在评论区留言. 问题复现

在本机调试了一段时间自动化脚本后发现C盘占用越来越大,增长速度比较明显 通过360等工具清理系统垃圾表明并不好使 最后在系统临时文件中看到大量因为调试或不正常结束而Driver而产生的临时文件 具体方法是:开始-->运行-->输入%temp% 进入文件夹后,通过观察就会看到占用磁盘的大量很有规律的临时文件,将其直接删除即可

项目简介 本项目基于Altera公司的Cyclone IV型芯片,利用NIOS II软核,2-port RAM与时序控制模块,实现64*48分辨率的显存(再大的显存板载资源m9k不够用) 实现效果如下: VGA时序控制模块 VGA时序简介 网络上针对VGA时序的讲解已经非常多了,简单的理解,VGA主要有H_sync和V_sync这两个坐标同步信号,与RGB这三个色彩信号.当H_sync与V_sync达到特定的值的时候,对应一个特别的坐标(x,y)上的颜色为RGB.VGA上的RGB信号是模拟信号,

SQL Server 2008 R2运行越久,占用内存会越来越大. 第一种:有了上边的分析结果,解决方法就简单了,定期重启下SQL Server 2008 R2数据库服务即可,使用任务计划定期执行下边批处理: net stop sqlserveragentnet stop mssqlservernet start mssqlservernet start sqlserveragent 第二种:进入Sql server 企业管理器(管理数据库和表的,这个都不知道就不用往下看了),在数据库服务器名称

最近开发sql server数据库项目的过程中发现了这么一个问题,后台网站内存占用95%,通过任务管理器查看占内存的进程sqlserver.exe,是因为SQL Server 2008 R2运行越久,占用内存会越来越大. 因为sql server 2008 本身内存回收机制做的不好 所以只能这么强制设置.现在明白了,原来是微软R2系列的服务器&数据库问题的通病. 方法: 进入Sql server 企业管理器,在数据库服务器名称上点击[右键],选择[属性],然后,找到[内存]选项,在右边的[使用A

Vmware占用宿主机硬盘越来越大 root /usr/bin/vmware-toolbox-cmd disk shrink /

用只有2个G的显卡跑数据就需要在训练之前先把无关进程杀掉,防止跑到一半显存满了 nvidia-smi:显示当前GPU中的线程 kill -9 PID:输入PID以结束线程

论文笔记:Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet模型详解) 2017年09月28日 11:58:49 阅读数:1814 [ 转载自http://www.yyliu.cn/post/7cabb4ff.html ] CVPR 2017上,清华大学的Zhuang Liu.康奈尔大学的Gao Huang和Kilian Q.Weinberger,以及Facebook研究员Laurens van der Maaten 所作论文Densely Con

背景 作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 使用GPU训练时,一次训练任务无论是模型参数还是中间结果都需要占用大量显存.为了避免每次训练重新开辟显存带来计算之外的开销,一般框架的做法是在真正的训练任务开始前,将每个节点的输入和输出,以及模型参数的shape计算出来并全局开辟一次,例如Caffe就是这种做法.随着深度学习模型的发展和迭代,不仅模型训练的数据shape可能发生变化,就连模型本身在训练过程中也可能发生变化,那么

显卡使用的内存分为两部分,一部分是显卡自带的显存称为VRAM内存,另外一部分是系统主存称为GTT内存(graphics translation table和后面的GART含义相同,都是指显卡的页表,GTT 内存可以就理解为需要建立GPU页表的显存).在嵌入式系统或者集成显卡上,显卡通常是不自带显存的,而是完全使用系统内存.通常显卡上的显存访存速度数倍于系统内存,因而许多数据如果是放在显卡自带显存上,其速度将明显高于使用系统内存的情况(比如纹理,OpenGL中分普通纹理和常驻纹理). 某些内容是必