我试图看看库伯内特斯吊舱占用了多少内存和CPU。为此,我运行了以下命令:
kubectl top pod podname --namespace=default
我得到了以下错误:
W0205 15:14:47.248366 2767 top_pod.go:190] Metrics not available for pod default/podname, age: 190h57m1.248339485s
error: Metrics not available for pod default/podname, age: 190h57m1.248339485s
我该如何处理这个错误
我刚开始学习C++编程,为了练习,我找到了这个任务。我必须编写一个动态的、基于数组的整数堆栈。到目前为止,这就是我所得到的。
#include <iostream>
using namespace std;
class DynamicIntegerStack
{
private:
int *bottom_;
int *top_;
int size_;
public:
DynamicIntegerStack(int n = 20){
bottom_ = new int[n];
top_ = bottom_;
根据proc(5)的linux手册页:
/proc/pid/statm提供有关内存使用情况的信息(以页为单位)。列是:(1)总程序大小(与/proc/pid/status中的VmRSS相同)驻留(2)驻留集大小(与/proc/pid/status中的VmRSS相同)共享(3)共享页(即,由文件支持)文本(4)文本(代码) lib (5)库( Linux 2.6中未使用)数据(6)数据+堆栈dt (7)脏页( Linux 2.6中未使用)
如果我将结果与ubuntu系统监视器进行比较,结果似乎是Mb,但我不是100%确定。“以页为单位”是什么意思?
“man top”所说的是: RES = CODE + DATA
q: RES -- Resident size (kb)
The non-swapped physical memory a task has used.
RES = CODE + DATA.
r: CODE -- Code size (kb)
The amount of physical memory devoted to executable code, also known as the 'text resident set' size or TRS.
s: DATA -- Data+St
我正在运行 kaggle_otto_nn.py of Keras,后端为theano。当我设置cnmem=1时,会出现以下错误:
cliu@cliu-ubuntu:keras-examples$ THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32,lib.cnmem=1 python kaggle_otto_nn.py
Using Theano backend.
ERROR (theano.sandbox.cuda): ERROR: Not using GPU. Initialisation of device gpu failed:
in
我在R中加载了一个6 GB的数据集,运行在Centos Linux 6.3,128 GB RAM,16核机器上。同时,我使用top命令监视RAM的使用情况。大约104分钟后,在top命令的输出中,VIRT列显示189 GB。
现在,我不能理解VIRT列为什么显示超过128 is (这是限制)。是否正在使用某种类型的共享内存?