1.查看shm情况
df -h /dev/shm
内存已经满了，因为之前训练多次训练意外停止到shm中的缓存不能及时被清理
2、手动清理shm
依然没被释放
3、查看关联的进程，一个一个kill
lsof |grep deleted
kill -9 46619 44618 44617 。。。。。
4、搞定
pytorch训练的时候 shm共享内存不足，导致训练停止
news2024/9/24 11:30:53
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