python清除进程占用显存

时间: 2023-10-13 21:19:06 浏览: 49
在Python中,可以使用第三方库psutil来清除进程占用的显存。psutil是一个跨平台的进程和系统监控Python库。 以下代码可以实现清除一个进程占用的显存: ```python import psutil # 获取所有进程列表 pids = psutil.pids() # 遍历进程列表,找到占用显存的进程,并结束该进程 for pid in pids: try: p = psutil.Process(pid) if p.name() == '进程名': p.terminate() except: pass ``` 上述代码中,需要将“进程名”替换为需要清除显存的进程名称。如果需要清除多个进程的显存,可以将上述代码放入一个循环中,并遍历所有需要清除的进程名。
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。 ```python 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。 ```python 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。 ```python 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。

python查看进程占用显存

可以使用`psutil`库来查看Python进程占用的显存。 以下是一个简单的示例代码: ```python import psutil pid = <your_process_id> process = psutil.Process(pid) gpu_memory = process.memory_info().vms / (1024 * 1024) print(f"Process {pid} is using {gpu_memory:.2f} MB of virtual memory") ``` 其中,`<your_process_id>`需要替换为你要查看的Python进程的PID,`psutil.Process()`方法可以根据PID获取进程对象,然后通过`memory_info()`方法获取进程的内存信息,其中`vms`属性代表进程占用的虚拟内存大小,单位为字节,需要将其转换为MB来显示。

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