服务器上多张GPU卡被不同人在不同的docker容器中使用，有时GPU分明没人使用了，使用nvidia-smi查看也是内存没占用:

 可是在容器内运行程序到分配GPU内存时总是报内存溢出的错误：

可以看到，就是这么分配2M内存都分配不出来！尽管程序里开头的部分已经指定了要使用的是这些内存没被占用的GPU:

  os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='6,7'

使用pip install pynvml安装pynvml后查看内存也是有大量的可用内存:

from pynvml import *
nvmlInit()
h = nvmlDeviceGetHandleByIndex(0)
info = nvmlDeviceGetMemoryInfo(h)
print(f'total    : {info.total}')
print(f'free     : {info.free}')
print(f'used     : {info.used}')

按照网上有人说的删除~/.nv或者卸载安装另外的版本都没有用！在程序里加

   torch.cuda.empty_cache()

也根本没用！另外，因为机器多人在做训练也不可能重启！最后发现，其实很简单，在运行程序时前面加个CUDA_VISIBLE_DEVICES变量指定GPU就可以了：

CUDA_VISIBLE_DEVICES="6,7" python test.py

 

另外发现，使用torch的cuda api统计内存占用是不准确的，只有总内存统计是准确的:

print("mem allocated:",torch.cuda.memory_allocated(7),torch.cuda.memory_reserved(7),torch.cuda.get_device_properties(7).total_memory)

得到的是

   mem allocated: 0 0 16945512448

可以看到，和pynvml的输出结果比，只有总内存是准确的！