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`库来创建子进程。如果子进程占用了显存，可以通过以下方法来清除子进程占用的显存：

1. 在子进程中使用`torch.cuda.empty_cache()`函数来清除占用的显存。该函数可以释放Tensor和Variable对象占用的显存。

import torch.multiprocessing as mp

def worker():
    # do some work here
    torch.cuda.empty_cache()

if __name__ == '__main__':
    mp.set_start_method('spawn')
    p = mp.Process(target=worker)
    p.start()
    p.join()

2. 如果子进程中使用了PyTorch的`DataLoader`来加载数据，可以在父进程中设置`num_workers=0`来禁止使用多线程。由于多线程会导致显存占用不稳定，禁止使用多线程可以减少显存占用。

import torch.multiprocessing as mp
from torch.utils.data import DataLoader

def worker():
    # create DataLoader with num_workers=0
    dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=0)
    # do some work here

if __name__ == '__main__':
    mp.set_start_method('spawn')
    p = mp.Process(target=worker)
    p.start()
    p.join()

3. 在子进程中使用`nvidia-smi`命令来查看显存占用情况，并手动清空占用的显存。这种方法比较麻烦，需要在代码中调用系统命令。

import subprocess

def worker():
    # do some work here
    subprocess.call(['nvidia-smi', '--gpu-reset'])

if __name__ == '__main__':
    mp.set_start_method('spawn')
    p = mp.Process(target=worker)
    p.start()
    p.join()

总之，清除子进程占用的显存需要针对具体的情况进行分析和处理，选择合适的方法来清除占用的显存。

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。