defclear_memory():cuda.close()cuda.select_device(0)print("GPU memory cleared.") 1. 2. 3. 4. 3. 验证显存是否清空 再次调用check_memory函数,检查显存是否已经被清空。 defverify_memory():check_memory() 1. 2. 完整脚本 将上述函数整合到一个脚本中,实现显存的检测、清空和验证。 fromnumbaimportc...
3. 使用nvidia-smi命令行工具 除了使用Python库,还可以使用nvidia-smi命令行工具来查询GPU信息。可以使用以下Python代码来调用命令行工具并获取输出: importsubprocess output=subprocess.check_output(['nvidia-smi','-L']).decode('utf-8')print(output) 1. 2. 3. 4. 以上代码将打印所有GPU设备的名称和索引。
#GPU 0 : b'GeForce GTX 1080 Ti' #GPU 1 : b'GeForce GTX 1080 Ti' #查看显存、温度、风扇、电源 handle = nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) info = nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) print("Memory Total: ",info.total) print("Memory Free: ",info.free) print("Memory Used: ",info.used) print(...
随着众包服务(如 Amazon Mechanical Turk)的出现,生成受监督的训练数据(带标签的数据——例如,用图片中的对象进行注释的图片)的能力有了很大提高。 图形处理单元(GPU)带来的计算能力的巨大提高使并行计算达到了新的高度。 自动微分的理论和软件实现(如 PyTorch 或 Theano)的进步加快了深度学习的开发和研究速度。 虽然...
包括：Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言...
HardwareType,SensorTypecomputer=Computer()computer.CPUEnabled=Truecomputer.GPUEnabled=True...
GPU显存释放:torch.cuda.empty_cache() PyTorch使用缓存内存分配器来加速内存分配。因此,nvidia-smi所显示的值通常不会反映真实的内存使用情况。 PyTorch使用缓存内存分配器来加速内存分配。这允许在没有设备同步的情况下快速释放内存。但是,由分配器管理的未使用的内存仍将显示为在nvidia-smi中使用。您可以使用memory_...
0 : {'pid': 1716, 'usedGpuMemory': None, 'gpuInstanceId': 4294967295, 'computeInstanceId': 4294967295} ,name: dwm.exe 1 : {'pid': 6384, 'usedGpuMemory': None, 'gpuInstanceId': 4294967295, 'computeInstanceId': 4294967295} ,name: explorer.exe 2 : {'pid': 6592, 'usedGpuMemory'...
hebel:GPU 加速的深度学习库。 pydeep:Python 深度学习库。 机器学习 机器学习相关库,也可以参考 awesome-machine-learning。 Crab:灵活、快速的推荐引擎。 NuPIC:智能计算 Numenta 平台。 pattern:Python 网络挖掘模块。 PyBrain:另一个 Python 机器学习库。 Pylearn2:一个基于 Theano 的机器学习库。 python-recsys...
config.enable_use_gpu(500, 0) # 可以设置开启IR优化、开启内存优化。 config.switch_ir_optim() config.enable_memory_optim() config.enable_tensorrt_engine(workspace_size=1 << 30, precision_mode=PrecisionType.Float32,max_batch_size=1, min_subgraph_size=5, use_static=False, use_calib_mode=Fal...