在PyTorch中,我们可以使用如下代码获取GPU信息: importtorch defgpu_info() ->str: info ='' foridinrange(torch.cuda.device_count()): p = torch.cuda.get_device_properties(id) info +=f'CUDA:{id}({p.name},{p.total_memory / (1<<20):.0f}MiB)\n' returninfo[:-1] if__name__ =='...
importtorchdefget_gpu_info(): device = torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")ifdevice.type=="cuda":# 获取当前GPU名字gpu_name = torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device())# 获取当前GPU总显存props = torch.cuda.get_device_properties(device) total_memory = pr...
MindStudio会首先上传本地文件到远程服务器,将本地的文件同步到远程这个过程可能很慢,同步完成后开始运行Python代码,MindStudio会实时地在控制台打印输出: 6.2 生成数据集info文件 执行get_info.py脚本,生成数据集信息文件。 第一个参数为模型输入的类型,第二个参数为生成的bin文件路径,第三个为输出的info文件,第四...
print(f"GPU 数量:{gpu_count}") # 获取每个 GPU 设备的信息 for i in range(gpu_count): gpu_info = torch.cuda.get_device_properties(i) print(f"GPU {i + 1} 信息:{gpu_info}") 注意事项: 安装CUDA 驱动: 如果要使用 GPU 加速,确保你的计算机上安装了适当版本的 CUDA 驱动。PyTorch 的 GPU ...
def get_gpu_info(): gpulist = [] GPUtil.showUtilization() # 获取多个GPU的信息,存在列表里 for gpu in Gpus: print('gpu.id:', gpu.id) print('GPU总量:', gpu.memoryTotal) print('GPU使用量:', gpu.memoryUsed) print('gpu使用占比:', gpu.memoryUtil * 100) ...
cast<RenderProxy*>(proxyPtr);env->GetLongArrayRegion(frameInfo,0,frameInfoSize,proxy->frameInfo(...
int8）并使用GPU（训练/Inference）？或者是否可以通过将PyTorch模型转化成TensorRT进行int8的GPU Inference...
Python 绑定到 NVIDIA 可以为您提供整个 GPU 的信息(在这种情况下 0 表示第一个 GPU 设备): from pynvml import * nvmlInit() h = nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) info = nvmlDeviceGetMemoryInfo(h) print(f'total : {info.total}') print(f'free : {info.free}') print(f'used : {info.used}'...
本文将介绍解梯度检查点(Gradient Checkpointing),这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术。 我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。 梯度检查点 在反向传播算法中,梯度计算从损失函数开始,计算后更新模型权重。图中每一步计算的所有导数或梯度都会被存储,直到计算出最终的更新梯度。
info=nvidia_smi.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) memory_used=info.usedmemory_used=(memory_used/1024)/1024print(f"Epoch={epoch} Train Accuracy={train_acc} Train loss={train_loss} Validation accuracy={val_acc} Validation loss={val_loss} Memory used={memory_used} MB")deftest_model(model,val_...