如何简单地杀死python-tensorflow进程并释放内存？

Question

每当我运行一个使用tensorflow的python脚本并且出于某种原因决定在它完成之前杀死它时，存在ctrl-c无法工作的问题。我会使用ctrl-z，但它不会释放gpu内存，所以当我尝试重新运行脚本时，没有内存。在linux中有这个解决方案吗？

Answer 1

我总是从脚本启动tensorflow程序。例如：

python tf_run.py 1> ./log 2> ./err &

然后使用top / htop监控您的程序状态。如果您的计算机上有许多其他进展，那么只有python进展。

top -p $(pgrep -d',' python)

最后，当你想杀死进展时，

ps aux | grep tf_run.py | awk '{print $2}' | xargs kill -9

当您有多个张量流程进展时，此命令行非常有用。

Answer 2

不要在桌面上运行它，但是对于没有显示器的HPC /远程计算机，这会杀死所有使用GPU的进程：

nvidia-smi -q -d PIDS | grep -P "Process ID +: [0-9]+" | grep -Po "[0-9]+" | xargs kill -9

Answer 3

运行top命令查找进程ID。然后kill它。

为：

top

找到pid

kill pid

Answer 4

在bash中使用top命令查找python脚本进程的进程ID（PID）。

top

例如，PID为5000

退出顶部。然后杀死进程：

kill 5000