1. 问题描述

在基于Linux操作系统环境下的GPU服务器上跑深度学习代码时，我们常常会因为如不正常退出等问题导致资源没被正常回收而出现GPU显存不足的情况，此时再次运行学习代码就会出现如下图所示报错情况。从图片上可以看出我10.91GiB的显存仅剩下362.38MiB，报错提示原因也是ResourceExhaustedError(资源耗尽错误)。

问题描述
Traceback

2. 解决方法

2.1 传统方法

• 传统方法当然是重启呀，这是在不知道解决办法时的万能钥匙，手动滑稽。

2.2 杀死进程法

• 使用fuser命令显示所有占用nvidia设备的进程processID。（说明：fuser命令 能展列出当前磁盘上的某个文件、挂载点、以及网络端口的使用情况，并显示使用其资源的进程processID，默认情况下每个文件名后面跟一个字母表示访问类型）

sudo fuser /dev/nvidia*

• 操作过程如下：

  
  使用fuser命令

• 使用kill命令将占用Nvidia设备的进程杀掉，并再次使用fuser命令确认。（说明：使用kill命令时默认的命令参数为-15，而kill -15代表的信号为SIGTERM，这是告诉进程进行终止操作，这并不能保证一定杀干净；而kill -9代表的信号是SIGKILL，表示进程被杀死，不能被忽略）

kill -9 PID
sudo fuser /dev/nvidia*

• 其中我的PID为上图的22448，操作过程如下图所示：
  使用kill命令

3.备注

• 到此问题就解决了，继续学习。
• 问题是本人在Ubuntu 16.04系统下使用tensorflow框架在Nvidia GTX 1080Ti上进行机器学习时遇到的。因为经常会遇到，所以做了问题总结，希望对出现同样问题的你有所帮助。