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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