要查看GPU占用率和顯存占用率,可以使用以下命令:
1. 使用nvidia-smi命令:
運行“nvidia-smi”命令可以列出當前系統中的所有NVIDIA GPU及其相關信息,包括GPU占用率和顯存占用率。
2. 使用GPU監控工具:
可以使用第三方的GPU監控工具(如NVIDIA System Monitor、GPU-Z等)來實時監測GPU占用率和顯存占用率,這些工具通常提供更豐富的監控指標和可視化展示。
3. 使用深度學習框架內置函數:
許多深度學習框架(如TensorFlow、PyTorch等)提供了內置函數來獲取GPU占用率和顯存占用率,例如在PyTorch中可以通過調用torch.cuda.memory_allocated()和torch.cuda.memory_cached()函數獲取當前GPU的顯存使用情況。
要查看GPU占用率和顯存占用率,可以使用以下命令:
1. 使用nvidia-smi命令:
運行“nvidia-smi”命令可以列出當前系統中的所有NVIDIA GPU及其相關信息,包括GPU占用率和顯存占用率。
2. 使用GPU監控工具:
可以使用第三方的GPU監控工具(如NVIDIA System Monitor、GPU-Z等)來實時監測GPU占用率和顯存占用率,這些工具通常提供更豐富的監控指標和可視化展示。
3. 使用深度學習框架內置函數:
許多深度學習框架(如TensorFlow、PyTorch等)提供了內置函數來獲取GPU占用率和顯存占用率,例如在PyTorch中可以通過調用torch.cuda.memory_allocated()和torch.cuda.memory_cached()函數獲取當前GPU的顯存使用情況。