gpu = cuda.Device(i) print(f"GPU {i}: {gpu.name()}") print(f"Total Memory: {gpu.total_memory() // (10242)} MB") get_gpu_info() 这段代码会输出每个GPU的名称和总内存大小。 五、总结 在Python中查看GPU信息可以通过多种方法实现。使用GPUtil库是最简单和直接的方法,它提供了方便的API接口...
GPUtil是一个用于获取GPU信息的Python库,它封装了对nvidia-smi的调用,并提供了一个更高级的API来访问GPU信息。 首先,你需要安装GPUtil库,可以使用以下命令: bash pip install GPUtil 然后,你可以使用以下代码来获取GPU信息: python import GPUtil def get_gpu_info_gputil(): gpus = GPUtil.getGPUs() gpu_info...
现在,我们可以开始循环遍历每个GPU,并获取其显存信息。 foriinrange(num_devices):device=cuda.Device(i)mem_info=device.get_memory_info()print(f"Device{i}:{device.name()}")print(f"Free Memory:{mem_info[0]/(1024**2)}MB")print(f"Total Memory:{mem_info[1]/(1024**2)}MB")print() 1....
第二步:获取GPU信息 以下是一个简单的Python脚本,使用GPUtil获取GPU的相关信息,包括GPU的名称和总内存大小。 importGPUtildefget_gpu_info():gpus=GPUtil.getGPUs()gpu_info=[]forgpuingpus:gpu_info.append({"id":gpu.id,"name":gpu.name,"driver":gpu.driver,"memory_total":gpu.memoryTotal,"memory_free...
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) ...
gpu = {"gpu_name": nvmlDeviceGetName(handle).decode('utf-8'),"total": memory_info.total,"free": memory_info.free,"used": memory_info.used,"temperature":f"{nvmlDeviceGetTemperature(handle,0)}℃","powerStatus": nvmlDeviceGetPowerState(handle) ...
gpu_info=result.stdout.strip()returngpu_infoexceptExceptionase:returnf"Error retrieving GPU info:{e}"defget_cuda_version():try:# 使用PyTorch来获取CUDA版本,因为它通常与CUDA版本紧密相关cuda_version=torch.version.cudareturncuda_versionexceptExceptionase:returnf"Error retrieving CUDA version:{e}"defget...
二、python获取磁盘使用、GPU信息、根据进程号获取进程信息, pynvml获取GPU信息,psutil获取进程信息,系统信息等示例(另一台电脑) 1、代码: importpynvml#获取GPU信息importpsutil#获取进程信息,系统信息等 classUtils(object): #获取硬盘信息@staticmethod defget_disk_info(path): ...
gpu}%") print(f"UtilizationRates Memory: {info.memory}%") 输出结果: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 UtilizationRates Gpu: 1% UtilizationRates Memory: 17% 获取编码利用率信息 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 info = nvmlDeviceGetEncoderUtilization(handle) print(f"...
在你的 Python 环境中,创建一个新的 Python 文件(如get_gpu_info.py)并导入所需的库: AI检测代码解析 # 导入 GPUtil 库importGPUtil# 导入其他需要的库importplatform 1. 2. 3. 4. GPUtil: 这个库用于获取 GPU 的信息。 platform: 此库用于获取系统相关的信息(如系统名称、版本等)。