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這篇文章主要介紹了Pytorch怎么查看、釋放已關閉程序占用的GPU資源，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
import torch
print(torch.cuda.current_device())
print(torch.cuda.device_count())
print(torch.cuda.get_device_name())
print(torch.cuda.is_available())打開terminal輸入nvidia-smi可以看到當前各個顯卡及用戶使用狀況，使用kill -9 pid(需替換成具體的編號)即可殺掉占用資源的程序，殺完后結果
補充：如何處理Pytorch使用GPU后仍有GPU資源未釋放的情況
使用PyTorch設置多線程（threads）進行數據讀取（DataLoader），其實是假的多線程，他是開了N個子進程（PID都連著）進行模擬多線程工作，所以你的程序跑完或者中途kill掉主進程的話，子進程的GPU顯存并不會被釋放，需要手動一個一個kill才行
1.先關閉ssh（或者shell）窗口，退出重新登錄
2.查看運行在gpu上的所有程序：
fuser -v /dev/nvidia*
3.kill掉所有（連號的）僵尸進程
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“Pytorch怎么查看、釋放已關閉程序占用的GPU資源”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!
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