Linux查看显存，TensorFlow 报错：CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY显存不足

lspci | grep -i vga
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[[email protected] ~]$ lspci | grep -i nvidia
83:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GK110BGL [Tesla K40m] (rev a1)
84:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GK110BGL [Tesla K40m] (rev a1)

我这里是两块显卡，是83:00.0和84:00.0

lspci -v -s 83:00.0
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[[email protected] ~]$ lspci -v -s 83:00.0
83:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GK110BGL [Tesla K40m] (rev a1)
Subsystem: NVIDIA Corporation 12GB Computational Accelerator
Flags: bus master, fast devsel, latency 0, IRQ 92
Memory at fa000000 (32-bit, non-prefetchable) [size=16M]
Memory at 381800000000 (64-bit, prefetchable) [size=16G]
Memory at 381c00000000 (64-bit, prefetchable) [size=32M]
Capabilities:
Kernel driver in use: nvidia

显存16G

nvidia显卡还可以用下面的方法查看
表头释义：
Fan：显示风扇转速，数值在0到100%之间，是计算机的期望转速，如果计算机不是通过风扇冷却或者风扇坏了，显示出来就是N/A；
Temp：显卡内部的温度，单位是摄氏度；
Perf：表征性能状态，从P0到P12，P0表示最大性能，P12表示状态最小性能；
Pwr：能耗表示；
Bus-Id：涉及GPU总线的相关信息；
Disp.A：是Display Active的意思，表示GPU的显示是否初始化；
Memory Usage：显存的使用率；
Volatile GPU-Util：浮动的GPU利用率；
Compute M：计算模式；
下边的Processes显示每块GPU上每个进程所使用的显存情况。