在Python中检测GPU通常可以使用GPUtil或nvidia-smi等工具。以下是使用GPUtil库来检测GPU信息的步骤: 1. 确定用于检测GPU的Python库 我们选择GPUtil库,它是一个轻量级的Python库,用于获取有关NVIDIA GPU的信息。 2. 安装所选的Python库 你可以使用pip来安装GPUtil库: bash pip install gputil 3. 编写代码导入库并检...
我们需要使用Python中的GPUtil库来获取显卡信息。GPUtil是一个用于获取GPU信息的库,特别适用于NVIDIA的显卡。 2. 安装必要的库 在开始之前,你需要确保你的开发环境中已经安装了GPUtil库。打开命令行工具,输入以下命令: pipinstallgputil 1. 这个命令会下载并安装GPUtil库及其依赖项。 3. 编写Python代码获取显卡信息 现...
我们可以使用GPUtil.getGPUs()函数来获取当前系统中所有GPU的信息。以下是获取并打印出显卡信息的代码: gpus=GPUtil.getGPUs()forgpuingpus:print("GPU ID: {0}".format(gpu.id))print("GPU Name: {0}".format(gpu.name))print("GPU Memory Total: {0} MB".format(gpu.memoryTotal))print("GPU Memory...
import GPUtil from threading import Thread import time class Monitor(Thread): def __init__(self, delay): super(Monitor, self).__init__() self.stopped = False self.delay = delay # Time between calls to GPUtil self.start() def run(self): while not self.stopped: GPUtil.showUtilization(...
首先pip安装 gputi包: 运行如下命令: import GPUtilGPUtil.showUtilization() 四、使用gpustat库实时监测GPU使用情况(Linux下可以,Windows下不行的,衍生问题暂时没有一个好的解决方案) Linux下: Windows下(失败): 首先安装gpustat包: 在cmd中输入如下命令: ...
GPUtil是一个Python模块,使用nvidia-smi从NVIDA GPU获取GPU状态 一个Python模块,用于在Python中使用nvidia-smi以编程方式从NVIDA GPU获取GPU状态 GPUtil是一个Python模块,使用nvidia-smi从NVIDA GPU获取GPU状
CPU、内存和硬盘使用率监控:利用 psutil 模块来获取 CPU 使用率、内存使用情况和硬盘使用率。 网络信息监控: 使用psutil.net_io_counters 获取网络上传和下载数据量。 使用socket 模块获取内网 IP 地址。 使用requests 模块获取外网 IP 地址。 利用pythonping 模块测试网络延迟。 GPU 信息监控:使用 GPUtil 模块获取 ...
对于 GPU 温度,它可以在没有管理员权限的情况下工作(如在 Windows 10 21H1 上)。 我从中文博客做了一些修改 我找到了一个非常好的模块来获取NVIDIAGPU 的温度。 pip 安装 gputil 打印温度的代码 import GPUtil gpu = GPUtil.getGPUs()[0]print(gpu.temperature) 我在这里找到了...
执行gputil命令。 !pip install gputil import GPUtil as GPU GPU.showUtilization() import GPUtil as GPU GPUs = GPU.getGPUs() for gpu in GPUs: print("GPURAMFree: {0:.0f}MB | Used: {1:.0f}MB | Util {2:3.0f}% | Total {3:.0f}MB".format(gpu.memoryFree, gpu.memoryUsed, gpu.me...
1. 使用GPUtil库 GPUtil是一个跨平台的Python库,可以方便地获取NVIDIA显卡的GPU使用情况。首先需要安装该库: pipinstallgputil 1. 然后,可以使用以下代码来查看显卡占用情况: importGPUtildefcheck_gpu_usage():gpus=GPUtil.getGPUs()forgpuingpus:print(f"GPU{gpu.id}:")print(f" Utilization:{gpu.memoryUtil*...