print("Memory allocated on GPU: {:.2f} GB".format(memory_allocated / 1024**3)) 该代码使用torchstat库中的stat()函数来获取GPU的使用情况,其中memory_allocated参数表示当前GPU上已分配的内存大小。对比以上两种方法,使用PyTorch命令行工具非常方便,可以直接在终端中运行,适用于检查模型训练和推理过程中的内存...
importtorch# 检查是否有可用的 GPUiftorch.cuda.is_available():num_gpus=torch.cuda.device_count()print(f"可用的 GPU 数量:{num_gpus}")foriinrange(num_gpus):gpu_name=torch.cuda.get_device_name(i)gpu_memory=torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory/(1024**2)# 转换为 MBcurrent_me...
gpu利用率太低了 pytorch 提高gpu利用率pytorch 在深度学习模型训练过程中,在服务器端或者本地pc端,输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率(Memory-Usage),显卡的GPU利用率(GPU-util),然后采用top来查看CPU的线程数(PID数)和利用率(%CPU)。往往会发现很多问题,比如,GPU内存占用率低,显卡利用率低,CPU百分比低等...
cuda.max_memory_allocated() / 1024**2 print(f"最大 GPU 内存使用: {memory_used:.2f} MB") # 创建输入张量 input_tensor = torch.randn(16, 64, 64, 64, requires_grad=True).cuda() model = DeepConvNet().cuda() print("不使用 checkpoint 的 GPU 内存使用:") test_memory_usage(model, ...
在使用GPU训练神经网络模型时,可能会出现GPU利用率较低的情况: 可以通过以下几种方式解决: 1: 这个nvidia forum中提到,应该是GPU默认打开了ECC(error correcting code, 错误检查和纠正),会占用显存和降低显卡性能,打开Persistence Mode Enabled(用root执行nvidia-smi -pm 1)后5、6号显卡的显卡使用率恢复正常水平,问...
1.2 输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率(Memory-Usage),显卡的GPU利用率(GPU-util), 1.3 采用top来查看CPU的线程数(PID数)和利用率(%CPU)。 往往会发现很多问题,比如, GPU内存占用率低,显卡利用率低,CPU百分比低等等。 2、接下来来仔细分析这些问题和处理办法。
一、GPU基本信息 1.查看cuda是否可用:torch.cuda.is_available() copy 1 2 3 >>>importtorch>>>torch.cuda.is_available()True 2.查看gpu数量:torch.cuda.device_count() copy 1 2 >>>torch.cuda.device_count()3 3.查看gpu名字,设备索引默认从0开始:torch.cuda.get_device_name(0) ...
在深度学习模型训练过程中,在服务器端或者本地pc端,输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率(Memory-Usage),显卡的GPU利用率(GPU-util),然后采用top来查看CPU的线程数(PID数)和利用率(%CPU)。往往会发现很多问题,比如,GPU内存占用率低,显卡利用率低,CPU百分比低等等。接下来仔细分析这些问题和处理办法。
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") ...
https://discuss.pytorch.org/t/understanding-gpu-memory-usage/7160 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 原始发表:2018-6-8,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除 前往查看 pytorch 变量 模型 内存 优化 评论 登录后参与评论 ...