清除fastapi占用的显存

如果您在使用 FastAPI 期间遇到了显存占用过高的问题，可以尝试以下方法来清除 FastAPI 占用的显存：

1. 尝试使用 `del` 命令删除不再需要的变量和对象，以释放显存。

2. 在每个请求处理程序的末尾，尝试使用 `gc.collect()` 命令强制 Python 垃圾回收机制运行，以释放一些显存。

3. 如果您使用的是 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架，可以尝试使用 `tf.keras.backend.clear_session()` 或 `torch.cuda.empty_cache()` 命令来清除框架占用的显存。

如果以上方法都无法解决问题，您可能需要考虑使用更高性能的硬件，例如更多显存的 GPU 或 TPU。

相关问题

python清除子进程占用显存

在 Python 中，可以使用 `multiprocessing` 模块来创建子进程。要清除子进程占用的显存，可以使用以下代码：

import psutil
import os
import multiprocessing as mp

def clear_memory():
    pid = os.getpid()
    py = psutil.Process(pid)
    memory_use = py.memory_info()[0]/2.**30
    print("Memory use:", memory_use)
    mp.current_process()._config['tempdir'] = '/dev/shm'
    mp.set_start_method('spawn', True)

if __name__ == '__main__':
    clear_memory()
    # 在这里创建子进程，执行任务

在上面的代码中，首先使用 `psutil` 模块获取当前进程的 PID，然后通过 `memory_info()` 方法获取当前进程占用的内存大小。接着，将 `tempdir` 设置为 `/dev/shm`，这样可以将临时文件存储在内存中，而不是存储在磁盘上。最后，使用 `spawn` 方法创建子进程，以确保每个进程都有自己独立的内存空间。

需要注意的是，在使用 `multiprocessing` 模块时，需要将代码放到 `if __name__ == '__main__':` 中，否则会出现多个进程同时运行的问题。

清除tensorflow占用显存

在使用 TensorFlow 进行机器学习训练时，可能会遇到显存不足的问题，这时候可以使用以下方法来清除 TensorFlow 占用的显存：

1. 在训练代码中加上以下代码：

import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=config)
set_session(sess)

这段代码会让 TensorFlow 动态申请显存，避免一次性申请过多导致显存不足。

2. 如果还是出现显存不足的情况，可以使用以下命令来清除 TensorFlow 占用的显存：

sudo lsof /dev/nvidia* | grep python | awk '{print $2}' | xargs sudo kill -9

这条命令会杀掉所有正在占用 NVIDIA 显卡的 Python 进程，包括 TensorFlow。注意，这会导致所有正在运行的 TensorFlow 程序停止，因此请谨慎使用。