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}")...
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:...
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"An error occurred: {e}") return None gpu_memory_info = get_gpu_memory_usage() for gpu_info in gpu_memory_info: used, total = map(int, gpu_info.split(',')) print(f"Used: {used} MB, Total: {total} MB") 解析输出 上述代码中,通过nvidia-smi获取到的显存信息是以CSV格式返...
importtensorflowastf# 建立一个简单的模型model=tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(512,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-smiimpor...
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 ...
'print(self.logfile(">>>正在监控第{}块GPU内存<<<\n""脚本已运行{}秒\n专用GPU内存:{}G\n""已使用专用CPU内存:{}G\n剩余专用GPU内存:{}G\n".format(GPUCount, n, float(total), float(used), float(free)))self.GPU_counts_list[GPUCount].append(float(used))self.time[GPUCount].append...