要在Python中获取GPU显存占用情况,你可以使用几种不同的库,如pynvml(NVIDIA Management Library Python绑定)或GPUtil。以下是使用这两种库的方法: 使用pynvml库 安装pynvml库: 首先,你需要安装nvidia-ml-py3(或pynvml的等效包),它提供了与NVIDIA GPU交互的接口。 bash pip install nvidia-ml-py3 编写Python脚本来...
memory_allocated():返回当前进程中已分配的显存大小。 memory_allocated(device):返回指定设备上已分配的显存大小。 memory_cached(device):返回指定设备上缓存的显存大小。 代码会打印每个GPU设备的名称、显存总大小、已分配显存大小和剩余显存大小。 总结 至此,我们已经完成了使用Python获取GPU显存大小的整个过程。通过...
我们可以使用cuda.Device(i)来选择第i个GPU。 foriinrange(gpu_count):gpu_device=cuda.Device(i) 1. 2. 步骤五:获取显存信息 对于每个GPU设备,我们可以使用pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo()方法来获取显存的详细信息。该方法返回一个包含显存信息的结构体。 handle=gpu_device.handle info=pynvml.nvmlDeviceGetM...
import torch import numpy as np def get_best_gpu(): # return gpu(torch.device) with largest free memory. pynvml.nvmlInit() deviceCount = pynvml.nvmlDeviceGetCount() deviceMemory = [] for i in range(deviceCount): handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(i) mem_info = pynvml.nvml...
Python提供了一些库和方法来获取GPU的空余显存信息,最常用的是使用NVIDIA CUDA工具包中的nvml库。下面我们将介绍如何使用该库来获取GPU的空余显存。 步骤1:安装CUDA和pycuda 首先,我们需要安装NVIDIA CUDA工具包和pycuda库。CUDA是一个并行计算平台和API模型,用于利用GPU进行通用计算。pycuda则是一个Python绑定库,用于...
## Python获取GPU显存的流程 为了帮助小白开发者获取Python中GPU的显存信息,我们将按照以下步骤进行操作。首先,我们来看一下整个流程的步骤表格: | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 1 | 导入必要的库 | | 2 | 初始化CUDA | | 3 | 获取GPU数量| | 4 | 遍历每个GPU | | 5 | 获取显存信息 | ...