几个小时前，我成功启动并运行了Theano+Keras GPU环境。我甚至测试了一些代码以确保它在 GPU 上执行。但是，当我现在运行import theano时，出现以下错误：
ERROR (theano.gpuarray): Could not initialize pygpu, support disabled
Traceback (most recent call last):
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GpuArrayException: cuDevicePrimaryCtxRetain: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory
我在大学服务器上使用 GPU，实验室中的许多学生共享它。错误是否可能是由于其他正在运行的进程导致内存不足？nvidia-smi的输出如下所示。PID 29586的过程是我的。
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| NVIDIA-SMI 387.12 Driver Version: 387.12 |
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| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
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| 0 GeForce GTX TIT... Off | 00000000:01:00.0 On | N/A |
| 48% 83C P2 196W / 250W | 12152MiB / 12198MiB | 99% Default |
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| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
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| 0 10977 C python 5506MiB |
| 0 24129 C python 6323MiB |
| 0 25238 G /usr/lib/xorg/Xorg 110MiB |
| 0 25773 G /usr/bin/gnome-shell 90MiB |
| 0 29586 C python 106MiB |
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GPU是Nvidia Titan X。我已经在谷歌上广泛搜索了这个错误，并在过去几个小时内尝试了很多方法。请帮忙。
为了简单起见，是的，卡内存不足。TITAN X有12 GB的RAM，第一个进程几乎使用了所有RAM。也许可以问问所有者，如果他们将其用于深度学习，他们是否可以停止他们的过程或使用较小的批量大小。