Theano for GPU内存不足错误

Question

几个小时前，我成功完成了Theano + Keras GPU环境的运行。我甚至测试了一些代码以确保它在GPU上执行。但是，当我现在运行import theano时，我收到以下错误：

ERROR (theano.gpuarray): Could not initialize pygpu, support disabled Traceback (most recent call last): . . . . GpuArrayException: cuDevicePrimaryCtxRetain: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory

我在大学服务器上使用GPU，实验室中的许多学生共享它。该错误是否可能是由于其他正在运行的进程导致内存不足？ nvidia-smi的输出如下所示。使用PID 29586的流程是我的。

+-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 387.12 Driver Version: 387.12 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+======================+======================| | 0 GeForce GTX TIT... Off | 00000000:01:00.0 On | N/A | | 48% 83C P2 196W / 250W | 12152MiB / 12198MiB | 99% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0     10977      C   python                                      5506MiB |
|    0     24129      C   python                                      6323MiB |
|    0     25238      G   /usr/lib/xorg/Xorg                           110MiB |
|    0     25773      G   /usr/bin/gnome-shell                          90MiB |
|    0     29586      C   python                                       106MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

GPU是Nvidia Titan X.我已经广泛搜索了这个错误，并且在过去的几个小时内尝试了很多方法。请帮忙。

Answer 1

为了保持简单，是的，卡的内存不足。 TITAN X有12 GB的RAM，第一个进程几乎全部使用它。如果他们将其用于深度学习，可能会询问所有者是否可以停止他们的流程或使用较小的批量大小。