然后,我们定义一个check_gpu_usage函数,这个函数使用subprocess.check_output函数调用nvidia-smi命令,并传入参数--query-gpu=utilization.gpu和--format=csv。 接着,我们将输出结果转换成字符串,并按行分割,只保留实际的GPU使用情况数据。 最后,在if __name__ == '__main__':中调用check_gpu_usage函数,并打印...
print("GPU", i, ":", nvmlDeviceGetName(handle)) #>>> #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 Fr...
#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(...
通过Pytorch-Memory-Utils工具,我们在使用显存的代码中间插入检测函数,这样就可以输出在当前行代码时所占用的显存。这个对于我们计算模型的GPU显存占用是非常方便的,通过计算显存占用,我们才能够最大化训练的batch size,保证训练的最优速度。 import torch import inspect from torchvision import models from gpu_mem_tra...
Scalene: a high-performance, high-precision CPU, GPU, and memory profiler for Python with AI-powered optimization proposals - plasma-umass/scalene
1.管理面板（Admin Panels ）管理界面库。Ajenti：一个你的服务器值得拥有的管理面板。django-grappelli：...
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===+===+===| | 0 NVIDIA GeForce ... Off | 00000000:01:00.0 N/A | N/A | | N/A 51C P8 N/A / N/...
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_...
你会发现,通过在操作系统的命令行 shell 中键入python3 -m doctest example_script.py或pytest,可以验证本书中大多数代码的正确性。示例代码仓库根目录下的pytest.ini配置确保 doctests 被pytest命令收集和执行。 皂盒:我的个人观点 从1998 年开始,我一直在使用、教授和探讨 Python,我喜欢研究和比较编程语言、它们...
def load_inference_model(args): use_gpu =False # 设置AnalysisConfig config = AnalysisConfig(os.path.join(args.weights, "model"), os.path.join(args.weights,"params")) if use_gpu: print("use gpu infer") config.enable_use_gpu(memory_pool_init_size_mb=3000) else: print("use cpu infer...