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记录AAAAA

(paper)wn@szpu:~/ycc/paper_sci1$ python cuda_GC.py ✅ GPU2显存缓存已清空!(paper)wn@szpu:~/ycc/paper_sci1$(paper)wn@szpu:~/ycc/paper_sci1$(paper)wn@szpu:~/ycc/paper_sci1$ps-a|greppython(paper)wn@szpu:~/ycc/paper_sci1$(paper)wn@szpu:~/ycc/paper_sci1$(paper)wn@szpu:~/ycc/paper_sci1$sudofuser-v/dev/nvidia2 ______ _____ _____ _____ / ___|_ _|_|_\\`--.|||||||_||`--.\||||||___/ /\__/ /||\\_/ /|\____/\_/\___/\_|============================================================🚨 注意:您当前正在尝试使用管理员(sudo)权限。 由于安全合规要求,此行为已被系统记录。 如果您确实需要执行此命令,请确保不会扰乱系统环境。============================================================[sudo]passwordforwn:USERPID ACCESS COMMAND /dev/nvidia2: wn253681F...m pt_main_thread(paper)wn@szpu:~/ycc/paper_sci1$(paper)wn@szpu:~/ycc/paper_sci1$(paper)wn@szpu:~/ycc/paper_sci1$(paper)wn@szpu:~/ycc/paper_sci1$kill-9253681(paper)wn@szpu:~/ycc/paper_sci1$[2]+ Killed python train_cuda_RONetV8.py
importtorchimportgc# 清空 GPU 2 缓存(100% 不报错)defclean_gpu(device_id=2):# 第一步:选择设备torch.cuda.set_device(device_id)# 第二步:清空缓存torch.cuda.empty_cache()# 第三步:重置统计(可选,不报错)iftorch.cuda.is_available():torch.cuda.reset_peak_memory_stats(device_id)# 第四步:清理Python垃圾(更干净)gc.collect()# 执行if__name__=="__main__":clean_gpu(2)print("✅ GPU 2 显存缓存已清空!")
http://www.rkmt.cn/news/1469086.html

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