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__ =='...
def get_gpu_memory(): import platform if 'Windows' != platform.system(): import os os.system('nvidia-smi -q -d Memory | grep -A4 GPU | grep Free > tmp.txt') memory_gpu = [int(x.split()[2]) for x in open('tmp.txt', 'r').readlines()] os.system('rm tmp.txt') else:...
if__name__=='__main__':world_size=2mp.spawn(train,args=(world_size,),nprocs=world_size,join=True)get_gpu_memory() 1. 2. 3. 4. 结尾 通过以上步骤,你可以实现在PyTorch中多卡获取显存占用的操作。希望这篇文章对你有所帮助,祝你学习进步!
print('GPU name:', torch.cuda.get_device_name(i), 'Index:', i) 打印GPU的总内存和可用内存:print('Total memory:', torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory, 'Available memory:', torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory - torch.cuda.memory_allocated(i)) 打印模型在GPU上...
total_memory = props.total_memory /1e9gpu_info ="当前GPU 型号是:{},可用总显存为:{} GB".format(gpu_name, total_memory)returngpu_info, gpu_nameelse: src ="No GPU found"returnsrc, src gpu_info, gpu_name = get_gpu_info()print(gpu_name)...
我正在使用 google colab free Gpu 进行实验,想知道有多少 GPU 内存可供使用,torch.cuda.memory_allocated() 返回当前占用的 GPU 内存,但我们如何使用 PyTorch 确定可用内存总量。
我正在使用 google colab 免费 Gpu 进行实验,并想知道有多少 GPU 内存可供使用,torch.cuda.memory_allocated() 返回当前占用的 GPU 内存,但我们如何使用 PyTorch 确定总可用内存。 3 回答 长风秋雁 TA贡献1757条经验 获得超7个赞 PyTorch 可以为您提供总的、保留的和分配的信息: t = torch.cuda.get_device_...
在导入torch后,可以使用torch.memory_get_usage()函数来查看当前内存占用情况。该函数将返回当前GPU和CPU上的内存占用情况。以下是使用torch.memory_get_usage()函数的示例: # 查看GPU内存占用 gpu_memory = torch.cuda.memory_allocated() print(f"Allocated GPU Memory: {gpu_memory / (1024 ** 2)} MB") ...
从PyTorch 1.4 版本开始,引入了一个新的功能 torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(fraction, device),这个功能允许用户为特定的 GPU 设备设置进程可使用的显存上限比例。