GPUtil库是一个用于获取GPU信息的Python库,非常适合用来监测显存占用情况。 安装GPUtil库: bash pip install gputil 编写代码打印显存占用: python import GPUtil import time def print_memory_usage(): gpus = GPUtil.getGPUs() # 获取所有可用的GPU信息 for gpu in gpus: print(f"GPU ID: {gpu.id}")...
importGPUtilimporttimedefprint_memory_usage():# 获取所有可用的GPU信息gpus=GPUtil.getGPUs()# 遍历每个GPU的信息forgpuingpus:print(f"GPU ID:{gpu.id}")print(f"显存总量:{gpu.memoryTotal}MB")print(f"已用显存:{gpu.memoryUsed}MB")print(f"剩余显存:{gpu.memoryFree}MB")print(f"显存使用率:{gp...
print(f"GPU Used Memory: {gpu.memoryUsed}MB") print(f"GPU Total Memory: {gpu.memoryTotal}MB") print(f"GPU Temperature: {gpu.temperature} °C") 解释GPUtil的输出信息: GPU ID:GPU的ID编号。 GPU Name:GPU的型号名称。 GPU Load:GPU的使用率。 GPU Free Memory:GPU空闲显存。 GPU Used Memory:...
Persistence-M:持续模式的状态开关,持续模式虽然耗能大,但是在新的GPU应用启动时,花费的时间更少。以上都是Off的状态。 Pwr:能耗表示。 Bus-Id:涉及GPU总线的相关信息。 Disp.A:是Display Active的意思,表示GPU的显示是否初始化。 Memory-Usage:显存的使用率。 GPU-Util:GPU的利用率。 Compute M.:计算模式。 ...
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...
gpu_print[1, 2]() File"/home/larry/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/numba/cuda/compiler.py", line 862,in__getitem__returnself.configure(*args) File"/home/larry/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/numba/cuda/compiler.py", line 857,inconfigurereturn_KernelConfiguration(self, griddim,...
gpu_print[1, 2]() File "/home/larry/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/numba/cuda/compiler.py", line 862, in __getitem__ return self.configure(*args) File "/home/larry/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/numba/cuda/compiler.py", line 857, in configure ...
了解Python代码的内存消耗是每一个开发人员都必须要解决的问题,这个问题不仅在我们使用pandas读取和处理CSV文件的时候非常重要,在我们使用GPU训练的时候还需要规划GPU的显存使用。尤其是我们在白嫖使用kaggle和colab时显得更为重要。 本篇文章我们将介绍两个 Python 库memory_profiler和Pytorch-Memory-Utils,这两个库可以...
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 ...