显存充足，但是却出现CUDA error:out of memory错误

 之前一开始以为是cuda和cudnn安装错误导致的，所以重装了，但是后来发现重装也出错了。

后来重装后的用了一会也出现了问题。确定其实是Tensorflow和pytorch冲突导致的，因为我发现当我同学在0号GPU上运行程序我就会出问题。

详见pytorch官方论坛：

https://discuss.pytorch.org/t/gpu-is-not-utilized-while-occur-runtimeerror-cuda-runtime-error-out-of-memory-at/34780

因此最好的方法就是运行的时候使用CUDA_VISIBLE_DEVICES限制一下使用的GPU。

比如有0,1,2,3号GPU，CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3，则当前进程的可见GPU只有物理上的2、3号GPU，此时它们的编号也对应变成了0、1，即cuda:0对应2号GPU，cuda:1对应3号GPU。

如何设置CUDA_VISIBLE_DEVICES:

① 使用python的os模块

import os

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2, 3'

②直接设置环境变量(linux系统)

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3

 

分割线~~~~~

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 猜测有可能是cuda和cudnn安装错误导致的，决定重装。

卸载CUDA

https://blog.csdn.net/huang_owen/article/details/80811738

https://blog.csdn.net/u014561933/article/details/79968580

由于之前使用的是deb安装，

sudo apt-get autoremove --purge cuda

卸载后，进入/usr/local，发现还残留有cuda的文件夹，据说是cudnn，但是我好像没发现？？

进入cuda-9.0

删除文件夹

 

重新安装cuda

这次使用.run进行安装

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html

安装完成

之前已经在/etc/profile添加过环境变量了

然后也安装补丁

 

安装cudnn

https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#installlinux

使用deb方式安装

并验证cudnn的安装是否成功

最后删掉该例程

最后解决了上述虚假报错的问题