gpu_id=torch.cuda.current_device() 1. 完整代码示例 下面是一个完整的代码示例,展示了如何实现获取GPU ID的过程。 importtorchiftorch.cuda.is_available():device_count=torch.cuda.device_count()devices=[]foriinrange(device_count):device_name=torch.cuda.get_device_name(i)devices.append(device_name)...
get_gpu_info() 这段代码会输出当前系统中每个GPU的信息,包括ID、名称、负载、剩余内存、已用内存、总内存以及温度等。 三、调用nvidia-smi命令 nvidia-smi是NVIDIA提供的一个命令行工具,用于监控和管理GPU。可以通过在Python中调用该命令来获取GPU的信息。 在命令行中使用nvidia-smi 直接在命令行中输入nvidia-smi...
输出第一个可用的GPU ID。 安装依赖 首先,需要安装GPUtil库。在命令行中运行以下命令: pipinstallgputil 1. 示例代码 以下是一个简单的Python示例,用于获取可用的GPU ID。 importGPUtildefget_available_gpu():# 获取所有可用的GPUgpus=GPUtil.getGPUs()available_gpus=[]forgpuingpus:# 检查GPU是否可用(显存使用...
GPUtil 是一个方便的 Python 库,用于获取 GPU 的相关信息。 首先,需要安装 GPUtil: bash pip install gputil 然后,可以使用以下代码获取 GPU 信息: python import GPUtil gpus = GPUtil.getGPUs() for gpu in gpus: print(f"GPU ID: {gpu.id}") print(f"Name: {gpu.name}") print(f"Load: {gpu....
importtorchdefget_gpu_info(): device = torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")ifdevice.type=="cuda":# 获取当前GPU名字gpu_name = torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device())# 获取当前GPU总显存props = torch.cuda.get_device_properties(device) ...
第一章《为什么要进行 GPU 编程?》给出了一些我们应该学习这个领域的动机,以及如何应用阿姆达尔定律来估计将串行程序转换为利用 GPU 的潜在性能改进。 第二章《设置 GPU 编程环境》解释了如何在 Windows 和 Linux 下设置适当的 Python 和 C++开发环境以进行 CUDA 编程。 第三章《使用 PyCUDA 入门》展示了我们在使...
Python获取磁盘使用信息,python获取GPU信息.docx,Python获取磁盘使用信息,python获取GPU信息 一、工具:psutil模块 psutil是一个跨平台模块,试用相应方法可以直接获取计算机CPU,内存,磁盘,网络等资源使用情况;可以使用我们学习知识与这模块用来做系统监控,性能分析
CuPy是一个Python库，与NumPy和SciPy数组兼容，为GPU加速计算而设计。通过将NumPy换成CuPy语法，您可以在英伟达CUDA或AMD ROCm平台上运行代码。这让您可以使用GPU加速执行与数组相关的任务，从而更快地处理更庞大的数组。只需换掉几行代码，就可以利用GPU的大规模并行处理能力来显著加快索引、规范化和矩阵乘法等数组操作...
info = nvmlDeviceGetComputeRunningProcesses(handle) for index,item in enumerate(info): print(f"{index} : {item} ,name: {get_process_name_by_pid(item.pid)}") 输出信息(只放部分进程): 代码语言:shell AI代码解释 0 : {'pid': 1716, 'usedGpuMemory': None, 'gpuInstanceId': 4294967295, ...
importtorch# 检查可用的 GPU 数量num_gpus=torch.cuda.device_count()# 输出 GPU IDifnum_gpus>0:foriinrange(num_gpus):print(f"GPU ID:{torch.cuda.get_device_name(i)}")else:print("没有可用的 GPU.") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...