找不到GPU资源——[显存充足,但是却出现CUDA error:out of memory错误]_显存充足cuda out of memory-程序员宅基地

技术标签: python  linux  深度学习  人工智能  pytorch  # 深度学习  

说明:
  • 系统:Centos(Redhat)
  • 环境:python3.6+pytorch1.4.0(gpu)+tensorflow2.0.0(cpu)
  • Cuda:9.2
  • Cudnn:7.0.6?
  • 模型 YOLOv3
描述
  • 图找不到了,就去隔壁偷了一张(传送
  • 在运行git上的yolov3目标检测项目的时候尝试使用GPU加速,结果爆出CUDA error:out of memory
    在这里插入图片描述
  • 隔壁说是找不到GPU资源:解决方法如下(抄的):
'''
1.使用python的os模块

import os

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2, 3'
# 表示2,3可见,用哪块需设置,默认是用第一个

2.直接设置环境变量(linux系统)

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3
'''
  • 简单来说就是找到GPU就完事了,我照做,问题解决了。
问题探究
  • 我特地查看了一下服务器的显卡配置
  • 在这里插入图片描述
  • 8张,除去第0张不能用(不知道为什么,测试出来的),剩余7张都是可以用的
  • 说明一下 Bus-Id Disp.A这一栏下面是显存使用情况,每一张16GIB左右大小,目前被我占用的有2,3两块,也就是他们
  • 在这里插入图片描述
  • 换句话说,之所以会出现CUDA error:out of memory这个错误,因为当没有指定用哪块GPU的时候,就默认第一块,那么大家都用第一块,当第一块不够了,自然就会抛出显存溢出这个错误。


  • 另外分享一个实时查看显卡信息的命令;
watch -n 10 nvidia-smi
  • 10=10秒,每隔10秒
  • nvidia-smi表示查看显卡
  • 其实这是两个命令的结合,watch命令后面也可以不是nvidia-smi
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