在机器学习、数据科学和深度学习领域，图形处理单元 (GPU) 已成为至关重要的工具。GPU 专为高效处理并行计算而设计，使其非常适合处理大量数据和复杂算法。在 Python 中，可以通过多种方法查看当前 GPU。
使用 nvidia-smi 命令
在具有 NVIDIA GPU 的 Linux 系统上，可以安装 nvidia-smi 实用程序，以获取有关 GPU 的详细统计信息，包括当前状态和利用率。要安装 nvidia-smi，请运行以下命令：
bash
sudo apt-get install nvidia-smi
安装完成后，使用以下命令运行 nvidia-smi 以查看 GPU 信息：
bash
nvidia-smi
输出将显示有关所有可用 GPU 的信息，包括名称、温度、内存使用情况和利用率。
使用 psutil 库
Python 中的 psutil 库提供了跨平台实用程序，用于管理进程和系统信息。它可以用来检索有关 GPU 的信息，包括当前状态和利用率。
要在 Python 中使用 psutil，请安装它：
bash
pip install psutil
安装完成后，导入 psutil 并使用以下代码获取 GPU 信息：
“`python
import psutil
获取所有 GPU 信息
gpu_info = psutil.gpus()
遍历 GPU 并打印相关信息
for gpu in gpu_info:
print(“GPU 名称:”, gpu.name)
print(“GPU 状态:”, gpu.status)
print(“GPU 利用率:”, gpu.load)
“`
使用 TensorFlow 库
TensorFlow 是一个流行的 Python 机器学习库，也提供了查看当前 GPU 的方法。要使用 TensorFlow，请安装它：
bash
pip install tensorflow
安装完成后，导入 TensorFlow 并使用以下代码查看 GPU 信息：
“`python
import tensorflow as tf
获取可用 GPU 的列表
gpulist = tf.config.listphysical_devices(“GPU”)
遍历 GPU 并打印相关信息
for gpu in gpu_list:
print(“GPU 名称:”, gpu.name)
“`
回答常见问题
Q：如何查看特定 GPU 的信息？
A：使用 nvidia-smi 命令并指定 GPU ID，例如 nvidia-smi -i 0。
Q：如何查看 GPU 的温度？
A：使用 psutil 库的 temperature 属性，例如 gpu_info[0].temperature。
Q：如何监控 GPU 的利用率？
A：使用 nvidia-smi 命令的 -l 选项，例如 nvidia-smi -l 10，或在 Python 中使用 psutil 库的 load 属性。
Q：如何选择一个特定的 GPU？
A：使用 TensorFlow 的 tf.config.set_visible_devices 函数，例如 tf.config.set_visible_devices([0])。
Q：如何禁用 GPU？
A：使用 TensorFlow 的 tf.config.set_visible_devices 函数，例如 tf.config.set_visible_devices([])。
原创文章，作者：王利头，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_15094.html
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