python 获取显卡占用

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mob649e8157ebce 2024-08-16 07:52:05 ©著作权

文章标签 Memory Python sed 文章分类 Python 后端开发

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在 Python 中获取显卡占用率的完整指南

随着数据科学、深度学习和图形处理的崛起，显卡的使用变得越来越普遍。很多时候，我们需要通过代码监控显卡的使用情况。这篇文章将引导你通过简单的步骤，在 Python 中获取显卡的占用情况。

整体流程

以下是一个创建程序以获取显卡占用率的简单流程：

步骤	描述
1	安装必要的库
2	导入库
3	编写函数获取显卡占用
4	调用函数展示显卡占用信息

步骤详情

步骤1：安装必要的库

在 Python 中获取显卡占用情况，我们通常使用 GPUtil 库。首先，我们需要在命令行中安装这个库。

pip install gputil

说明：GPUtil 是一个用于获取当前可用 GPU 的工具，它提供了便捷的接口，可以通过几行代码获取显卡信息。

步骤2：导入库

安装完成后，我们将在 Python 编写代码来导入这个库。

import GPUtil  # 导入 GPUtil 库

说明：导入 GPUtil 库后，我们就可以使用它提供的函数来获取显卡相关的信息。

步骤3：编写函数获取显卡占用

接下来，我们将编写一个简单的函数，利用 GPUtil 来获取显卡的使用情况。

def get_gpu_usage():
    gpus = GPUtil.getGPUs()  # 获取所有 GPU 的信息
    for gpu in gpus:
        # 打印 GPU 信息
        print(f"GPU ID: {gpu.id}")  # 显示 GPU 的 ID
        print(f"GPU Name: {gpu.name}")  # 显示 GPU 的名称
        print(f"GPU Load: {gpu.load * 100:.2f}%")  # 显示 GPU 的负载（百分比）
        print(f"GPU Memory Free: {gpu.memoryFree}MB")  # 显示 GPU 的空闲内存
        print(f"GPU Memory Used: {gpu.memoryUsed}MB")  # 显示 GPU 的已用内存
        print(f"GPU Memory Total: {gpu.memoryTotal}MB")  # 显示 GPU 的总内存
        print("----------")

说明：这个函数会循环遍历计算机上的所有 GPU，并获取并打印出各个 GPU 的信息，包括 ID、名称、使用率和内存情况。

步骤4：调用函数展示显卡占用信息

最后，我们可以在代码的末尾调用这个函数来获取并显示显卡的占用信息。

if __name__ == "__main__":  # 确保只有在直接运行该文件时执行
    get_gpu_usage()  # 调用函数获取显卡使用情况

说明：通过条件判断 if __name__ == "__main__":，确保该部分代码只在直接执行脚本时运行，避免在该模块被导入时自动执行。

结果示例

运行上述代码后，程序会输出类似以下的信息：

GPU ID: 0
GPU Name: NVIDIA GeForce GTX 1650
GPU Load: 45.67%
GPU Memory Free: 1024MB
GPU Memory Used: 2048MB
GPU Memory Total: 3072MB
----------

关系图

下面是使用 mermaid 语法展示的 ER 图，说明程序各部分之间的关系：

erDiagram
    GPUtil {
        +getGPUs()
    }
    get_gpu_usage {
        +for gpu in gpus
        +print(gpu.id)
        +print(gpu.name)
        +print(gpu.load)
        +print(gpu.memoryFree)
        +print(gpu.memoryUsed)
        +print(gpu.memoryTotal)
    }