連伺服器有時候會出現out of memory
解決方法：
換用空閒的gpu
檢視gpu
nvidia-smi -l
3. 檢視7號gpu
nvidia-smi -q -i 7
如果只看memory情況。可以用：
nvidia-smi -q -i 7 -d memory
3.設定gpuid
cuda_visible_devices=6(或cuda_visible_devices=6,7）command
舉例說明：
這條命令適用於命令列執行tensorflow程式的時候，指定gpu.
只需要在命令之前設定環境變數，簡單來說比如原本程式是命令列執行pythontrain.py
假定這裡gpu總共有八塊，通過nvidia-smi檢視發現5,6,7是空閒的（從0開始編號）
則執行命令修改為：
cuda_visible_devices=5,6,7 python train.py
cuda_visible_devices=1,2 python mytrain_vgg.py
指定GPU執行程式
1.檢視gpu nvidia smi l 檢視7號gpu nvidia smi q i 7 如果只看memory情況，可以用 nvidia smi q i 7 d memory 設定gpuid cuda visible devices 6 或cuda visible devices 6,7 comm...
怎樣指定GPU執行程式
連伺服器有時候會出現out of memory 解決方法 換用空閒的gpu 1.檢視gpu nvidia smi l 2.檢視7號gpu nvidia smi q i 7 如果只看memory情況。可以用 nvidia smi q i 7 d memory 3.設定gpuid cuda visibl...
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