# Python命令查看GPU内存
在进行深度学习模型训练时，GPU的内存管理是非常重要的一环。为了更好地了解GPU的使用情况，我们可以使用Python命令来查看GPU内存的占用情况。本文将介绍如何通过Python代码来查看GPU内存的使用情况，并通过示例代码进行演示。
## GPU内存查看方法
在Python中，我们可以使用`torch.cuda.memory_allocated()`和`
原创
2024-05-28 04:02:05
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全局存储器，即普通的显存，整个网格中的任意线程都能读写全局存储器的任意位置。 存取延时为400-600 clock cycles 非常容易成为性能瓶颈。 访问显存时，读取和存储必须对齐，宽度为4Byte。如果没有正确的对齐，读写将被编译器拆分为多次操作，降低访存性能。合并访问的条件，1.0和1.1的设备要求较严格，1.2及更高能力的设备上放宽了合并访问的条件。 1.2及其更高能力的设
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2024-08-06 15:16:30
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# PyTorch查看GPU内存
在使用PyTorch进行深度学习任务时，通常会利用GPU加速计算，以提高训练速度。然而，有时候我们需要查看GPU的内存使用情况，以便优化模型或调整训练参数。本文将介绍如何使用PyTorch查看GPU内存的方法，并提供相应的代码示例。
## 查看GPU内存的方法
PyTorch提供了一种简单的方法来查看GPU的内存使用情况，通过`torch.cuda.memo
原创
2024-04-10 05:19:56
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2018.10.18python27 安装pippython对象内存分析美文学习 python27 安装pip进入python27/Scripts目录，打开命令行，输入easy_install.exe pip就可以安装pippython对象内存分析今天网上找了很多资料，关于分析python对象占用内存的情况。python 有个自带的方法import sys
sys.getsizeof(obj)ge
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2024-03-14 14:14:19
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# Python查看默认GPU是否分配内存
## 简介
在进行深度学习任务时，我们通常会使用GPU来加速计算，但有时我们会遇到GPU没有正确分配内存的情况。本文将介绍如何使用Python来查看默认的GPU是否分配了内存，并提供操作步骤和代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入必要的库]
B --> C[获取GPU信息
原创
2023-10-23 11:09:09
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一 先来看看ps命令：1.查看当前某个时间点的进程：ps命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行和运行的状态、进程是否结束、进程有没有僵死、哪些进程占用了过多的资源等等。总之大部分信息都是可以通过执行该命令得到的。2.ps [选项] 下面对命令选项进行说明：-e ：显示所有进程。-f ：全格式，做一个较为完整
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2024-08-15 14:47:23
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1、CPU与GPUCPU（Central Processing Unit，中央处理器）：主要包括控制器和运算器； GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）：处理统一的，无依赖的大规模数据运算； 上图中，黄色部分表示控制单元，绿色部分表示计算单元，橙色部分表示存储单元；2、数据迁移至GPUdata.to(“cuda”)实现将数据从CPU迁移到GPU； data.to(“
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2023-08-23 20:13:23
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前言在移动端AI推理引擎中，除了一些计算上技巧外，内存排布对效率也是有一定影响的。本篇来浅析一下MACE的opencl模块在内存上有什么讲究，应用了哪些技巧。欢迎留言讨论。权重的排布MACE中权重是是由opencl中的image2D对象为存储介质(亦有buffer版的kernel)，所以需要把4维的filter参数转换到2维上。一般情况下filter默认排布为OIHW，其中O为该层输出通道个数，I
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2024-10-21 18:34:54
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前言在移动端AI推理引擎中，除了一些计算上技巧外，内存排布对效率也是有一定影响的。本篇来浅析一下MACE的opencl模块在内存上有什么讲究，应用了哪些技巧。欢迎留言讨论。权重的排布MACE中权重是是由opencl中的image2D对象为存储介质(亦有buffer版的kernel)，所以需要把4维的filter参数转换到2维上。一般情况下filter默认排布为OIHW，其中O为该层输出通道个数，I
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2024-10-21 18:35:00
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# 如何在Android Studio中查看内存GPU
---
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 查看内存GPU
查看内存GPU --> 结束
结束 --> [*]
```
## 查看内存GPU流程步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 打开Android S
原创
2024-06-18 05:34:03
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文章目录1.查看GPU1.1.查看当前GPU是否可用1.2.查看GPU数量1.3.返回GPU名字1.4.返回当前设备索引2.指定GPU2.1.使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES2.1.1.在终端中指定2.1.2.代码中指定2.2.使用函数 set_device 1.查看GPU1.1.查看当前GPU是否可用#cuda是否可用
torch.cuda.is_available() # 返
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2023-07-02 22:46:12
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# 如何在 PyTorch 中查看模型 GPU 内存占用
在深度学习中，使用 GPU 进行加速训练是非常普遍的。然而，了解我们模型的 GPU 内存占用情况对于有效的资源管理和调试都是至关重要的。接下来，我将指导你如何在 PyTorch 中查看模型的 GPU 内存占用。
## 流程概述
在开始之前，以下是查看 GPU 内存占用的基本流程：
| 步骤 | 说明
文章目录torch 查看GPUnvidia-smi 详解cuda 用法python -m 参数官方文档解释 torch 查看GPUtorch.cuda.is_available() # cuda是否可用；
torch.cuda.device_count() # 返回gpu数量；
torch.cuda.get_device_name(0) # 返回gpu名字，设备索引默认从0开始；
t
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2023-08-09 16:42:55
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本文依据UE4官方文档以及官方博客等总结而来，可能不全面，后面会陆续添加。内置工具的详细说明请参考官方文档。 游戏帧率很低，或者有卡顿的现象，可能会有很多原因，这时候不要乱猜，比如是不是人物太多了或者渲染的东西太多了，这样猜意义是不大的，可能会浪费很多时间，但是总找不到点上，当然如果运气好也可以找到瓶颈，这个时候我们可以借助相应的工具来查找性能瓶颈。此处我们仅以UE4来展开讲解。 首先要确定瓶颈
本文用于记录如何进行 PyTorch 所提供的预训练模型应如何加载，所训练模型的参数应如何保存与读取，如何冻结模型部分参数以方便进行 fine-tuning 以及如何利用多 GPU 训练模型。1. PyTorch 预训练模型Pytorch 提供了许多 Pre-Trained Model on ImageNet，仅需调用 torchvision.models 即可，具体细节可查看官方文档。往往我们需
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2023-08-29 16:13:02
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# Python查看GPU
## 介绍
随着深度学习和机器学习的快速发展，使用GPU加速计算已成为提高模型训练和推理性能的常见方法。在使用Python进行深度学习和机器学习任务时，了解如何查看和管理GPU资源是非常重要的。本文将介绍如何使用Python查看GPU的相关信息和状态。
## 安装依赖
在开始之前，我们需要先安装一些必要的依赖库。我们使用`nvidia-smi`命令行工具来获取G
原创
2023-08-01 17:56:32
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# Python查看GPU
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何使用Python来查看GPU信息。这将帮助你了解你的计算机是否具备GPU加速的功能，以及它的性能和驱动情况。下面是整个过程的步骤概览：
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 导入必要的库
2 | 初始化CUDA
3 | 查看GPU数量
4 | 查看每个GPU的详细信息
接下来，让我逐步指导你完成每个步骤。
##
原创
2023-12-16 08:53:24
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0、平时自己用的命令 在跑一些程序，例如deep learning的时候，总是希望查看一下cpu、gpu、内存的使用率。（1）cpu、内存情况：使用top命令；（2）查看gpu：使用 nvidia-smi 命令，但只显示一次，nvidia-smi -l：实时检测更新；watch -n 10 nvidia-smi：最常用的参数是 -n， 后面指定是每多少秒来执行一次命令。监视显存：我们设置为每 1
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2024-03-05 13:29:50
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内存利用率有多个命令提供有关系统内存利用率的相关信息。最流行的是free 和pmap。free命令free 命令显示可用的物理内存量，其中包括总物理内存量、已用物理内存量、可用物理内存量。它也为交换空间显示同样的统计信息，还显示内核使用的内存缓存大小和缓冲区的大小。图7-5 显示了在中等负荷的操作系统上运行free 命令的一个例子。 图7-5：free命令图7-5 是来自于Ubuntu
#寄存器 与CPU不同，GPU的每个SM（流多处理器）有成千上万个寄存器，在GPU技术简介中已经提到，SM类似于CPU的核，每个SM拥有多个SP（流处理器），所有的工作都是在SP上处理的，GPU的每个SM可能有8~192个SP，这就意味着，SM可同时运行这些数目的线程。 寄存器是每个线程私有的，并且GPU没有使用寄存器重命名机制，而是致力于为每一个线程都分配真实的寄存器，CUDA上下文切换机制
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2024-05-14 15:10:12
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