print('Model memory on GPU:', model_mem) else: print('No GPU available!') 对比以上两种方法,我们可以发现它们的优缺点。使用PyTorch命令行工具查看内存占用和GPU使用情况的方法比较简单,但在Python代码中无法使用;而使用Python代码查看的方法虽然可以定制化地查看更多信息,但代码较为复杂。在实际应用中,我们可以...
通过终端执行 nvidia-smi 命令可以查看显卡的情况,可以查看显卡功耗、显存占用等情况。 root@I15b96311d0280127d:~# nvidia-smiMonJan1113:42:182021+---+|NVIDIA-SMI460.27.04DriverVersion:460.27.04CUDAVersion:11.2||---+---+---+|GPUNamePersistence-M|Bus-IdDisp.A|VolatileUncorr.ECC||FanTempPerfPwr...
调试GPU过度绘制,将Overdraw降低到合理范围内; 减少嵌套层次及控件个数,保持view的树形结构尽量扁平(使用Hierarchy Viewer可以方便的查看),同时移除所有不需要渲染的view; 使用GPU配置渲染工具,定位出问题发生在具体哪个步骤,使用TraceView精准定位代码; 使用标签,merge减少嵌套层次、viewStub延迟初始化、include布局重用 (与m...
这种情况有可能是每一次训练的步骤中,除了使用 GPU 外,还有大部分时间消耗在了 CPU,造成了 GPU 利用率成周期变化。 解决利用率的问题需要改进代码,可以参考夕小瑶的训练效率低?GPU利用率上不去?的这篇文章。 3、CUDA、CUDNN 版本是多少? 使用nvidia-smi 所查看到的 CUDA Version 为当前驱动支持的版本,不代表实...