记录运行gpu错误及解决方案
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Dst tensor is not initialized
解决方案:运行程序之前,先运行export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1;如图所示:
最后结果:虽然成功运行,但CPU爆满,GPU使用率为0,没有用到GPU
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 384.125 Driver Version: 384.125 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla P100-PCIE... On | 00000000:00:0A.0 Off | 0 |
| N/A 29C P0 31W / 250W | 15515MiB / 16276MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 25409 C python 15503MiB |
从这里可以看出GPU对应的是0;从这里可以看出15515MiB / 16276MiBGPU的使用率已经接近100%
precess对应的python可以看出是python进程使用了GPU;查看python进程
ps -aux |grep python
root 974 0.0 0.0 573812 13164 ? Ssl May17 14:21 /usr/bin/python -Es /usr/sbin/tuned -l -P
root 12269 569 16.7 19581576 10330540 pts/5 Tl 10:10 2427:53 python train.py
root 17625 0.8 0.4 2222036 250196 pts/5 Tl 16:20 0:28 python train.py
root 18895 0.0 0.0 112712 972 pts/6 S+ 17:16 0:00 grep --color=auto python
root 25409 375 19.4 44822564 11966148 pts/5 Tl Aug20 7284:52 python train.py
kill python 进程,如图所示:
显示gpu内存使用为0;
原因解析:使用了ctrl+z终止程序;
但结果是仍然占据了极大的显存;
正确的使用方式是ctrl+c终止程序;
其结果是没有占用显存的
通过分析:ctrl+z是挂起程序;ctrl+c是终止程序
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