質問編集履歴
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修正
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test
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@@ -1,8 +1,98 @@
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Google Colaboratoryにおけるtopコマンドの出力がおかしい
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Google Colaboratoryにおけるtopコマンドの出力がおかしいです。
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Colaboratoryにて、実行したいノートブックとtopコマンドで確認する用のノートブックの2つを動かしました。上側の出力がtop、下側がnvidia-smiの出力結果です。
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VIRTが巨大化しているにもかかわらず、%CPUや%MEMは低いままです。VIRTは仮想メモリの使用量という認識なのですが、このような出力は問題ですよね？
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また、nvidia-smiに、何一つとしてプロセスが表示されないことも疑問です。
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この場合だと、python3と表示されるのではないのでしょうか？
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```top
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=Hmtop - 05:37:36 up 49 min, 0 users, load average: 0.00, 0.01, 0.03
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Tasks: 10 mtotal, 1 mrunning, 9 msleeping, 0 mstopped, 0 mzombie
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%Cpu(s): 4.6 mus, 2.8 msy, 0.0 mni, 90.8 mid, 1.7 mwa, 0.0 mhi, 0.1 msi, 0.0 mst
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KiB Mem : 13335192 mtotal, 181996 mfree, 1706156 mused, 11447040 mbuff/cache
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KiB Swap: 0 mtotal, 0 mfree, 0 mused. 11043976 mavail Mem
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PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
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m 1 root 20 0 39148 6448 5048 S 0.0 0.0 0:00.10 run.sh
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m 62 root 20 0 677836 42560 25432 S 0.0 0.3 0:00.92 node
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m 72 root 20 0 682736 53372 25980 S 0.0 0.4 0:02.33 node
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m 78 root 20 0 182144 56572 12348 S 0.0 0.4 0:03.63 jupyter-no+
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m 86 root 20 0 38.453g 927520 444764 S 0.0 7.0 0:11.70 python3
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m 110 root 20 0 38.574g 994.8m 302728 S 0.0 7.6 0:45.80 python3
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m 769 root 20 0 127784 6528 4336 S 0.0 0.0 0:00.03 dirmngr
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m 1240 root 20 0 192396 36624 9812 S 0.0 0.3 0:00.45 google-dri+
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m 1279 root 20 0 33960 4740 3636 S 0.0 0.0 0:00.98 sh
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1280 root 20 0 65356 7028 5276 R 0.0 0.1 0:00.00 top
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```
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```nvidia-smi
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Sun Aug 12 05:37:21 2018
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+-----------------------------------------------------------------------------+
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| NVIDIA-SMI 384.111 Driver Version: 384.111 |
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|-------------------------------+----------------------+----------------------+
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| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
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| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
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|===============================+======================+======================|
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| 0 Tesla K80 Off | 00000000:00:04.0 Off | 0 |
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| N/A 46C P0 59W / 149W | 11214MiB / 11439MiB | 0% Default |
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+-------------------------------+----------------------+----------------------+
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+-----------------------------------------------------------------------------+
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| Processes: GPU Memory |
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| GPU PID Type Process name Usage |
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+
|=============================================================================|
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+-----------------------------------------------------------------------------+
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+
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```
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VIRTの巨大化を防ごうと以下のコードを実行しましたが、何の変化も得られませんでした。メモリ使用量を抑えるにはどうしたらよろしいでしょうか？
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@@ -10,26 +100,28 @@
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import tensorflow as tf
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from tensorflow.python.keras import backend as K
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```
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# GPU接続確認
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tf.test.gpu_device_name()
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+
# GPU初期化
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+
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K.clear_session()
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# メモリ使用量を必要な分だけに制限する
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config = tf.ConfigProto(gpu_options=tf.GPUOptions(allow_growth=True))
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session = tf.Session(config=config)
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+
K.set_session(session)
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-
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+
```
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