服务器上有多块GPU，每块GPU上可能运行着多个python程序，之前在调试程序时，每次想要kill掉正在运行的程序，我都是
ps -ef | grep xxx.py 这个命令会从当前所有正在运行的python进程中找到名称为xxx.py的进程，给出所有父进程ID和子进程ID，通常做法是先kill掉父进程PID，再一个个地kill掉子进程PID，这样的做法看似有些复杂。‘
今天问过一位大神，他给出一种好办法可以简单地kill掉显卡上正在运行的python进程，
nvidia-smi
将会给出每块显卡上正在运行的程序进程号，直接kill掉进程号就可以终止程序运行。
另外，我之前训练时总是出现过 CUDA： out of memory报错（是在训练faster R-CNN，batch size=1，min_scale=1024时），虽然图像的空间分辨率在1024以上，但是对于显卡的占用不会那么大（当时是1080Ti 12G显存），一个巧妙的调试方法是：
在pytorch中，使用数据加载器 dataloader 读取完一个batch size的训练图像后，先只把它放到显存上，
index=0
for idx,im_data,label in enumerate(train_loader):
index+=1
#output=net(im_data)
调试程序，因为正常情况下，网络模型的前向传播和反向传播并不会占据高达12G的显存
很有可能产生的错误就是，错误地把整个训练数据集中的数据都放到了显卡上。正常情况下，模型所占显存并不会很大。
故而调试方法是：只是单纯地将训练数据集放到显卡上，并不把网络模型放到显卡上，观察显卡的现存占用情况，如果现存占用过大，则可能是把所有的数据都放到了显卡上。