activation='relu',input_shape=(784,)),tf.keras.layers.Dense(10,activation='softmax')])# 在训练之前打印显存信息print("Before Training:")print("GPU Memory Usage:")# Python代码调用nvidia-smiimportos
我们将使用matplotlib绘制出一个饼状图,展示GPU的显存使用情况。例如: importmatplotlib.pyplotaspltdefplot_gpu_memory_usage(gpus):labels=[]sizes=[]forgpuingpus:labels.append(f"GPU{gpu.id}")sizes.append(gpu.memoryUsed)plt.figure(figsize=(8,6))plt.pie(sizes,labels=labels,autopct='%1.1f%%',start...
id}:") print(f" Memory Used: {gpu.memoryUsed} MB") print(f" Memory Utilization: {gpu.memoryUtil * 100:.2f}%") check_gpu_usage() 这段代码使用GPUtil库来获取GPU的ID、已使用的显存量和显存利用率,并打印出来。 总结 以上两种方法都可以用来在Python中获取GPU显存的占用情况。选择哪种方法取决...
python -m memory_profiler my_func2.py python -m memory_profiler my_func3.py Pytorch-Memory-Utils 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...
importtorch#setting device on GPU if available, else CPUdevice = torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')print('Using device:', device)print()#Additional Info when using cudaifdevice.type =='cuda':print(torch.cuda.get_device_name(0))print('Memory Usage:')print('Allocated...
Pytorch-Memory-Utils 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。
Pwr:Usage/Cap:能耗;MemoryUsage:显存使用率;Bus-Id:涉及GPU总线的东西Disp.A:Display Active,表示GPU的显示是否初始化;VolatileGPU-Util:浮动的GPU利用率;Uncorr.ECC:Error CorrectingCode,错误检查与纠正;ComputeM:compute mode,计算模式 📘 指定空闲的GPU运行python程序...
| 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/...
有一些替代方法可以确保 dlib 是否真的在使用你的 GPU。 检查它的最简单方法是检查 dlib 是否识别您的 GPU。 import dlib.cuda as cuda print(cuda.get_num_devices()) 如果设备数量 >= 1,则 dlib 可以使用您的设备。 另一个有用的技巧是运行你的 dlib 代码,同时运行 ...
(1)专用GPU内存 分为两种情况:独显(独立显卡)和 集显(集成显卡) 独显:是指单独的GPU PCIe卡,专有GPU内存就是指该GPU显卡上自带的内存,它只能够被GPU使用,而且带宽很高,延迟很小。 集显:BIOS把一部分内存在内存初始化后保留下来给GPU专用 (2)共享GPU内存 ...