如何在 python 中重置 CUDA GPU

Question

有没有办法在 python 中重新启动 CUDA GPU？或者释放它以便另一个脚本可以访问它？

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我有时会在 python 中使用 GPU 时遇到错误，再次访问 GPU 的唯一解决方案是重新启动我的 Jupyter 笔记本。

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PS：我使用 GPU 来使用 pytorch 进行一些计算。

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我得到的具体错误是：

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RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered\n

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我见过https://towardsdatascience.com/cuda-error-device-side-assert-triggered-c6ae1c8fa4c3和许多其他人讨论这个问题。我的主要问题是如何在不重新启动 Jupyter 内核的情况下继续使用 GPU 会话。

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即我想捕获这个错误，我用 try/ except 执行此错误并继续，因为我正在一个接一个地训练多个模型，所以我无法重新启动来解决我的问题。

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编辑重新启动内核似乎是公认的天真的解决方案，请参阅：

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- https://forums.fast.ai/t/how-to-free-up-gpu-memory-in-pytorch-0-2-x/9256/2 \n- https://towardsdatascience.com/cuda -error-device-side-assert-triggered-c6ae1c8fa4c3，其中她提到“在 Kaggle 上工作？Here\xe2\x80\x99s 为什么即使按照上述步骤操作，你仍然在挣扎”

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