如何实现“pytorch 显存使用量”监控

1. 整体流程

以下是实现“pytorch 显存使用量”监控的整体流程：

步骤 操作
1 导入必要的库
2 创建模型
3 定义损失函数和优化器
4 训练模型
5 监控显存使用量

2. 操作步骤

步骤1：导入必要的库

首先，我们需要导入必要的库，包括torch和torch.cuda。

import torch
import torch.cuda

步骤2：创建模型

接下来，我们需要创建一个简单的神经网络模型。

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(5, 1)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

步骤3：定义损失函数和优化器

定义损失函数和优化器是训练模型的关键步骤。

net = Net()
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

步骤4：训练模型

接下来，我们可以开始训练模型。

for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = net(torch.randn(1, 10))
    target = torch.randn(1, 1)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

步骤5：监控显存使用量

最后，我们可以通过torch.cuda.memory_allocated()函数来监控显存使用量。

print(torch.cuda.memory_allocated())

类图

classDiagram
    class Net {
        - fc1: torch.nn.Linear
        - fc2: torch.nn.Linear
        + __init__()
        + forward(x)
    }

饼状图

pie
    title 显存使用量统计
    "已使用" : 60
    "未使用" : 40

通过以上步骤，你就可以实现“pytorch 显存使用量”监控了。希望这篇文章对你有所帮助！如果有任何疑问，欢迎随时与我联系。