JupyterNotebookでGPUのメモリを解放する方法-Windows編

JupyterNotebookでGPUのメモリを解放する方法

Pythonのプログラミング環境で、JupyterNotebookを使っている人多いはず!

そこで、JupyterNotebookでGPUのメモリを解放する方法をメモします。

メモリを解放するには、正しくJupyterNotebookを閉じることです。

OS環境は、Windows10です。

NoteをShutdownする

使い終わったNotebookは、Shutdownしましょう。
Shutdownすることで、GPUのメモリは解放されます。

JupyterをQuitで終了

Jupyterを終了するときは、Quitで終了しましょう。

私のように、そのままタブを閉じてしまう人は、注意です。

GPUのメモリが残ってしまったら、再起動

JupyterNotebookを正しく終了しないと、GPUのメモリが残ってしまう状況が起こります。(私だけ?)

その場合は、パソコンを再起動しましょう。

再起動することで、GPUのメモリは解放されます。

PytorchでGPUメモリの実験

初期状態

初期状態のGPUのメモリです。

Pytorchで、GPU学習

Pytorchで、GPUを使って学習させています。
SIGNATEの画像ラベリングの練習問題を解いています。batch_sizeが128です。

ちゃんとGPUが動いているし、メモリも使われていることが確認できます。

正しくJupyterを閉じる

Jupyterを正しく閉じると、メモリが解放されます。

タブでJupyterを閉じる

Jupyterをタブで閉じてしまうと、下図のようにメモリにデータが残ってしまいます。

こうなると、簡単にGPUメモリを解放することが出来ません。
(私が知らないだけか?詳しい方、TwitterでDMくれたら嬉しい)

PCを再起動させて、メモリを解放しましょう。