停止训练后遇到 torch.cuda.OutOfMemoryError 错误，意味着你的GPU内存不足，无法分配更多内存给当前的PyTorch操作。查看进程并关闭相关进程就可恢复。
在不同的操作系统中，查看进程的方法有所不同。以下是常见操作系统的命令：
在 Linux 和 macOS 系统中，你可以使用以下几种方法来查看进程：
使用
ps命令：
- 显示所有进程：
ps aux- 显示当前用户的所有进程：
ps au- 显示与特定命令相关的进程：
ps aux | grep "command_name"使用
top命令：
- 这个命令会显示系统中最消耗资源的进程。按
q键退出。使用
htop命令（需要先安装）：
sudo apt-get install htop（在 Ubuntu 或 Debian 上）brew install htop（在 macOS 上使用 Homebrew）- 运行
htop，它提供了更直观的界面来查看和管理进程。使用
pgrep命令：
- 查找与特定字符串匹配的进程：
pgrep "string"- 查找运行特定命令的进程：
pgrep -f "command_name"使用
kill命令：
- 如果你想结束某个进程，可以先用
pgrep找到进程 ID，然后使用kill命令：kill PID
1.使用top命令：
从提供的
top命令输出中，我们可以看到系统当前的运行状态和各个进程的信息。其中，PID为671的进程是由myuser用户运行的Python程序，占用的虚拟内存（VIRT）大约是45.1GB，实际使用的物理内存（RES）大约是4.9GB，状态标记为T，表示它处于停止状态（Stopped）。要关闭这个进程，你可以使用
kill命令。但是，在这个输出中，你还可以注意到另一个细节，那就是进程671的状态是“T”，这意味着它可能因为某种原因被停止了（例如，接收到SIGSTOP信号）。在这种情况下，直接使用kill可能无法结束这个进程，因为你可能需要先让它恢复运行状态。如果你想要关闭PID为671的进程，可以按照以下步骤操作：
恢复进程：如果进程被停止，你可能首先需要恢复它，然后再尝试杀死。使用
kill -CONT PID命令来恢复停止的进程。在这个例子中，你应该运行：kill -CONT 671这将让进程恢复运行状态，然后你才能正常地杀死它。
杀死进程：一旦进程恢复运行状态，你可以使用
kill命令来结束它：kill 671或者，如果进程没有响应，你可以使用强制结束命令：
kill -9 671这将立即终止进程，无论它是否正在响应。
2.使用ps au
标签：ps,671,kill,命令,停止,使用,进程,报错 From： https://blog.csdn.net/KIKI3666/article/details/142786358从给出的
ps au命令输出来看，进程ID为671的python ./tools/train_net.py进程正在消耗大量的CPU（31.8%）和一定的内存（0.9%），并且它的状态标记为Tl，这表明它是一个被追踪的进程（Traced process）并且可能处于停止状态（Stopped）或等待某个事件（Waiting）。要结束这个进程，你可以使用
kill命令。由于进程671正在消耗大量资源，直接使用kill命令可能不够，因为它可能不会立即响应。因此，使用kill -9来强制结束进程是一个更好的选择。在终端中，你可以按照以下步骤操作：
强制结束进程：使用
kill -9命令来立即结束进程671：kill -9 671如果你遇到权限问题，可能是因为你没有足够的权限来结束这个进程。在这种情况下，你可以使用
sudo来提升权限：sudo kill -9 671这将强制结束PID为671的进程。
确认进程已结束：在执行
kill命令后，你可以再次运行ps au或ps aux | grep "python ./tools/train_net.py"来确认进程是否已经被成功结束。ps aux | grep "python ./tools/train_net.py"如果输出中不再显示PID为671的进程，那么它已经被成功结束了。
请注意，使用
kill -9是一个非常强力的操作，它会立即终止进程而不给进程任何机会去清理资源或保存状态。因此，在使用kill -9之前，请确保你确实想要结束这个进程。