进行深度学习实验的时候用pytorch-gpu，经常要与GPU打交道；
所以经常遇到奇奇怪怪的问题；

查看GPU占用情况

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杀死进程

kill PID

使用技巧

指定在哪张GPU上运行

有两种方法，建议用第二种

1. cuda() , torch.cuda.set_device()

在代码内部指定；

model.cuda(1)

2. os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]

在程序前面写如下语句：

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2, 3"

此时系统会只调用原来的2, 3卡，并重新编号成0, 1，所以你在后面再调用cuda:0实际上在用原来的2卡了；（官网上也建议用这种方法）

查看变量在哪个设备上

查看model在哪张卡上：

if torch.cuda.is_available():
    # 获取当前模型所在的设备
    device = next(model.parameters()).device
    print("Model is on device:", device)
else:
    print("Model is on CPU")

torch.nn.DataParallel()

CLASStorch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0)

可以看得到第一张卡用的多一些，这是因为虽然是并行，但是在做output_loss的时候默认是在第一张卡上跑的；参考[1]

Debug

1. RuntimeError: CUDA out of memory.

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 392.00 MiB (GPU 0; 7.80 GiB total capacity; 6.48 GiB already allocated; 131.88 MiB free; 6.71 GiB reserved in total by PyTorch)

之所以会爆是因为·torch.nn.DataParallel()`上述原因；

参考

[1]Pytorch的nn.DataParallel