GPU分析办法：java先定位问题缘由、后寻找解决办法、最后验证多种办法的解决效果。卡顿问题快速定位的方法：linux1. 打开开发者模式中GPU呈现模式分析，查看是那种颜色条高： android2. 若是是蓝色偏高，说明是单位消息里CPU太耗时，得把方法的执行都打出来看看哪一个耗时。canvas3. 若是红色偏高，说明GPU忙不过来。优化过渡绘制，使用离屏
NIPS 2017阿里巴巴展台-阿里巴巴iDST院长金榕在做演讲这篇介绍深度模型训练GPU显存优化的论文《TrainingDeeper Models by GPU Memory Optimization on TensorFlow》在NIPS 2017 ML Systems Workshop 中由作者做口头报告。这篇论文聚焦特征图，提出两种方法减少深度神经网络训练过程中的显存消耗，并且把
先说一下我现在用的贼得劲的版本：python3.6+tensorflow-gpu1.12.0+cuda10.0+cudnn7.3.1 问题1：1，tensorflow遇到ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll’错误解决情况是这样的，暑假自己配的电脑，刚配完（显卡是gtx1660Ti）。新电脑，趁热乎，必须要安装咱们机器学习相关的东西啊（嘿嘿）。
目录Session常见报错正确调用方式释放资源方法之run(...)功能参数返回值方法之close()功能 我使用的TensorFlow版本2.2.0rc2，新版和旧版还是有所不同的。 Session "Session"是运行TensorFlow操作的类。"Session"对象封装了执行"Operation"对象和计算"张量"对象的环境。常见报错 首先导入tensorflow模块：im
linux下查看GPU使用情况的命令nvidia-smi几个观察参数 Fan：代表显卡转速，以百分比显示； Temp：代表显卡温度； Perf：性能等级，p1~p12，数字越小，性能较好。 Pwr：usage/cap ：当前功率/总功率。 Memory-Usage:显卡的显存使用容量跟显卡总的大小 GPU-Util：显卡计算单元使用率。 ok，多说一句，显卡也分为两部分，即显卡跟计算
初衷：为了让大家能快速找到报错解决方法，在这里对常见的报错以及坑进行汇总，同时欢迎大家一起贡献这份文档，为所有学习PyTorch的朋友提供帮助。 说明： 搜索报错：Ctrl+F 搜索https://shimo.im/docs/PvgHytYygPVGJ8HV关键词贡献报错格式如下 编号： 报错信息或是坑的描述： 可能的原因： 解决方法： 贡献者： 报错： ValueError: num_sampl
1.gcc/g++降级Ubuntu18.04自带的gcc/g++是7.0版本的，但cuda不支持这么高版本，我们需要安装4.8版本。 1.下载安装4.8版本的gcc/g++sudo apt-get install gcc-4.8
sudo apt-get install g++-4.82.让gcc软连接至4.8版本的gcc，g++软连接至4.5版本的g++装完后进入到/usr/bin目
【深度学习】TensorFlow学习之路三一、为什么会有梯度消失和爆炸二、参数初始化三、选择激活函数四、Batch标准化五、梯度修剪 本系列文章主要是对OReilly的Hands-On Machine Learning with Scikit-learn and TensorFlow一书深度学习部分的阅读摘录和笔记。 一、为什么会有梯度消失和爆炸如我们上一章提到的，深度神经网络优化方法为求出损
今天发现gpu并没有进程，但是占用着显存，目测可能内存泄露了我这里分享一下我的解决
原创
2022-08-12 07:10:45
550阅读
写在前面写这篇文章主要是为了整理一下之前配置环境埋下的坑，以及加深一下印象，为了以后当需要更改环境时，能够更快地配置好；或者当环境出问题的时候，更快地定位出问题。1.anaonda 配置tensorflow环境(2.x) conda创建一个虚拟环境conda create -n py37 python=3.72.激活环境`conda activate py37`3.安装tensorflow-gpu
某codebase出现了奇怪的泄漏现象，奇怪的点有以下几个方面：（1）不同的模型，内存/显存泄漏的现象不一样。比如A模型和B模型泄露的速
import tensorflow as tfimport osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' #指定第
原创
2023-06-15 11:06:59
169阅读
本文分享了爱奇艺深度学习平台在实践中发现的两个TensorFlow Serving内存泄漏问题，并修复和提交了 PR 到社区，这里将详细介绍问题的背景以及解决的过程，希望能够有所帮助。
原创
2021-12-15 16:06:04
520阅读
查看Gpu编号watch nvidia-smi程序开头指定程序运行的Gpuos.environ['CUDA_VISIBLE_DEconfig = tf.Config...
原创
2018-03-06 19:26:36
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前言训练模型时，一般我们会把模型model，数据data和标签label放到GPU显存中进行加速。但有的时候GPU Memory会增加，有的时候会保持不变，以及我们要怎么清理掉一些用完的变量呢？下面让我们一起来探究下原理吧！一、pytorch训练模型只要你把任何东西（无论是多小的tensor）放到GPU显存中，那么你至少会栈1000MiB左右的显存（根据cuda版本，会略有不同）。这部分显存是cu
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2023-08-10 11:28:24
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深度学习中 GPU 和显存分析深度学习最吃机器，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，而且近似成正比？显存占用越多，程序越快？显存占用大小和batch size大小成正比？0 预备知识nvidia-smi是Nvidia显
作者：游凯超 在大语言模型时代，不仅语言模型变得越来越大，而且几乎所有的模型都想变得越来越大，试图在模型变大之后观察到一些涌现出来的能力。模型变大之后，最突出的问题就是显存不够用了。本文对深度学习训练过程中的显存占用问题进行一些具体分析，加深我对训练过程的理解，能够进行一些简单的显存优化操作。如果读者们有更多的相关资料、优化技巧，欢迎在评论区补充。显存占用概述深度学习训练过程中的显存占用，大致可以
