我有一个运行的模型,tensorflow-gpu我的设备是nvidia. 我想列出每秒的 GPU 使用情况,以便可以测量平均/最大 GPU 使用情况。我可以通过打开两个终端来手动执行此操作,一个是运行模型,另一个是通过nvidia-smi -l 1. 当然,这不是一个好办法。我也尝试使用 aThread来做到这一点,就是这样。
import subprocess as sp
import os
from threading import Thread
class MyThread(Thread):
def __init__(self, func, args):
super(MyThread, self).__init__()
self.func = func
self.args = args
def run(self):
self.result = self.func(*self.args)
def get_result(self):
return self.result
def get_gpu_memory():
output_to_list = lambda x: x.decode('ascii').split('\n')[:-1]
ACCEPTABLE_AVAILABLE_MEMORY = 1024
COMMAND = "nvidia-smi -l 1 --query-gpu=memory.used --format=csv"
memory_use_info = output_to_list(sp.check_output(COMMAND.split()))[1:]
memory_use_values = [int(x.split()[0]) for i, x in enumerate(memory_use_info)]
return memory_use_values
def run():
pass
t1 = MyThread(run, args=())
t2 = MyThread(get_gpu_memory, args=())
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
res1 = t2.get_result()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但是,这也不会返回每秒的使用情况。有好的解决办法吗?
Viv*_*tel 11
在命令中nvidia-smi -l 1 --query-gpu=memory.used --format=csv
-l 代表:
-l, --loop= 以指定的第二个时间间隔进行探测,直到按 Ctrl+C。
所以命令:
COMMAND = 'nvidia-smi -l 1 --query-gpu=memory.used --format=csv'
sp.check_output(COMMAND.split())
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
永远不会终止并返回。
如果您将事件循环从命令(nvidia-smi)删除到python,它就会起作用。
这是代码:
import subprocess as sp
import os
from threading import Thread , Timer
import sched, time
def get_gpu_memory():
output_to_list = lambda x: x.decode('ascii').split('\n')[:-1]
ACCEPTABLE_AVAILABLE_MEMORY = 1024
COMMAND = "nvidia-smi --query-gpu=memory.used --format=csv"
try:
memory_use_info = output_to_list(sp.check_output(COMMAND.split(),stderr=sp.STDOUT))[1:]
except sp.CalledProcessError as e:
raise RuntimeError("command '{}' return with error (code {}): {}".format(e.cmd, e.returncode, e.output))
memory_use_values = [int(x.split()[0]) for i, x in enumerate(memory_use_info)]
# print(memory_use_values)
return memory_use_values
def print_gpu_memory_every_5secs():
"""
This function calls itself every 5 secs and print the gpu_memory.
"""
Timer(5.0, print_gpu_memory_every_5secs).start()
print(get_gpu_memory())
print_gpu_memory_every_5secs()
"""
Do stuff.
"""
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
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