2.问题描述Windows10 教育版64位
Tensorflow-GPU 2.3.0
Keras 2.4.3
CUDA 10.1
在使用Tensorflow
进行模型训练时,很有可能会因为batch_size
设置太大或者样本分辨率太大导致OOM(Out Of Memory)
。
像这样:
这样:
这个时候程序已经挂掉退出了
,此时如果你运行任何要占用显存的程序很可能会引发OOM
!这个时候使用工具查看显存居然没有被释放,依然被程序占用达到95%
:
任务管理查看显存被占用,也是一样的情况:
这就导致了我们无法运行任何占用显存的程序,也没法重新进行模型的训练!
Linux
系统下可以使用fuser
命令或者ps
命令找到占用显存的程序,将其关闭即可,具体可以参考如下博客,在此不赘述:
解决GPU显存未释放问题进程已死,显存还在被占用(无fuser命令)
重点是
:Windows
系统没有fuser
命令或者ps
命令可用,那这个时候又该怎么办呢?
首先,重启肯定可以解决问题,但是有的时候电脑还真不能随便重启,比如:
你的电脑是服务器,随便重启就意味着宕机,特别是软、硬件比较复杂的机器,特别是你的系统盘还是机械硬盘。这个时候,开机自检都要等好一会儿,这就造成了服务的不可用;有重要的工作没有保存,即使能够保存也丢失了撤销每一步 *** 作的可能。如你在写Word,你在写代码,保存就意味着ctrl+z
没法用了;每次遇到问题都用重启回避的话,问题一直没有解决,为什么不直接面对问题本身呢?·······
那么,我们如何在不重启电脑的情况下
,解决这个问题呢?接着往下看:
首先,我们使用nvidia-smi
命令,查找到目前使用显存的程序:
可以看到,最有嫌疑的程序就是当前虚拟环境中的python.exe
,我们尝试将其关闭。
打开任务管理器,查看是否有python.exe
相关的进程,遗憾的是并没有~~,pycharm
下也没有python.exe
进程:
那么怎么找到这个进程呢?
打开任务管理器
→性能
→资源监视器
→CPU
,在关联的句柄中输入python
,可以看到python.exe
已经被我们找到了:
这不就是我们的程序工作路径吗????,那应该就是它搞的鬼,没得跑了!
此时,只需要右键
该进程,选择结束进程
即可!
通过命令查看,显存已经被释放了:
自然就可以运行新的模型训练脚本了!
都看到这里了,还不赶紧点赞
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走一波?
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