gpustat 使用教程

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gpustat 使用教程

gpustat 📊 A simple command-line utility for querying and monitoring GPU status 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/gpustat

1. 项目介绍

gpustat 是一个基于 Python 的命令行工具,用于查询和监控 NVIDIA GPU 的状态。它是对 nvidia-smi 命令的封装,提供了更简洁和美观的输出格式。gpustat 适用于需要快速查看 GPU 使用情况的用户,尤其是在多 GPU 环境下。

2. 项目快速启动

安装

你可以通过 pip 快速安装 gpustat

pip install gpustat

如果你没有 root 权限,可以使用 --user 选项安装到用户目录:

pip install --user gpustat

使用

安装完成后,你可以直接在命令行中运行 gpustat 来查看 GPU 状态:

gpustat

输出示例如下:

[0] GeForce GTX Titan X | 77°C,  96 % | 11848 / 12287 MB | python/52046(11821M)

常用选项

  • --color:强制彩色输出。
  • --no-color:禁用彩色输出。
  • -u, --show-user:显示进程所有者的用户名。
  • -c, --show-cmd:显示进程的命令名称。
  • -f, --show-full-cmd:显示完整的命令和 CPU 状态。
  • -p, --show-pid:显示进程的 PID。
  • -F, --show-fan:显示 GPU 风扇速度。
  • -e, --show-codec:显示编码器和解码器的利用率。
  • -P, --show-power:显示 GPU 的功耗和限制。
  • -a, --show-all:显示所有 GPU 属性。
  • --id:指定要查询的 GPU 索引。
  • --no-processes:不显示进程信息。
  • --watch, -i, --interval:以监视模式运行,指定更新间隔。
  • --json:以 JSON 格式输出。

3. 应用案例和最佳实践

实时监控

你可以使用 watch 命令来实时监控 GPU 状态:

watch --color -n1 gpustat -cpu

脚本集成

gpustat 可以方便地集成到脚本中,用于自动化任务。例如,你可以编写一个脚本来定期记录 GPU 使用情况:

#!/bin/bash
while true; do
    gpustat >> gpu_log.txt
    sleep 60
done

多 GPU 环境

在多 GPU 环境中,你可以使用 --id 选项来指定要查询的 GPU:

gpustat --id 0,1

4. 典型生态项目

gpustat-web

gpustat-webgpustat 的一个 Web 界面扩展,允许你通过浏览器监控多个节点的 GPU 状态。它目前处于 Alpha 阶段,适合有经验的用户使用。

slurm_gpustat

slurm_gpustat 是一个用于显示 SLURM 集群上 GPU 使用情况的命令行工具。它可以帮助你汇总和管理集群中的 GPU 资源。

coolgpus

coolgpus 是一个用于无头 Linux 服务器的 GPU 风扇控制脚本。它允许你设置自定义的 GPU 风扇曲线,以优化散热和噪音。

通过这些工具,你可以更全面地管理和监控你的 GPU 资源,提高工作效率。

gpustat 📊 A simple command-line utility for querying and monitoring GPU status 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/gpustat

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

<think>好的,用户想了解如何使用GPU加速Mask R-CNN模型的训练,特别是配置和设置方面的教程。我需要根据提供的引用内容来整理答案。首先,我需要确定用户可能使用的框架,因为引用里提到了TensorFlow和PyTorch的两种实现,分别是Mask_RCNN和maskrcnn-benchmark。因此,我应该分别介绍这两种框架的GPU配置步骤。 首先看TensorFlow版本的配置,引用1、3、5提到了环境配置,比如安装CUDA、cuDNN,验证TensorFlow和Keras是否正确安装,以及使用COCO权重。需要详细说明这些步骤,比如安装特定版本的库,检查GPU是否被识别,还有训练命令的例子。 然后是PyTorch的maskrcnn-benchmark,引用2、4、5提到了它的优势,比如训练速度快、内存效率高,支持多GPU和混合精度训练。需要包括克隆仓库、安装依赖、配置环境变量,以及多GPU训练的命令。还要提到如何验证安装是否成功,比如导入相关的库。 用户可能需要具体的步骤,比如安装CUDA版本,如何设置路径,以及运行训练的命令示例。此外,需要指出可能遇到的常见问题,比如版本兼容性,确保CUDA和cuDNN与框架版本匹配。同时,根据引用中的信息,强调maskrcnn-benchmark在速度和内存上的优势,可能对用户选择框架有帮助。 还要注意用户可能是在Windows或Linux系统下操作,引用1和3提到了两者的细微差别,可能需要分别说明,但用户的问题中没有指定,所以可能需要概括性的步骤,或者提醒用户注意系统差异。 最后,生成相关问题,需要考虑用户可能的后续疑问,比如性能优化、多GPU配置、数据集准备和混合精度训练等。根据引用内容中的特性,设计相关问题,帮助用户深入了解更多信息。 需要确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用正确的来源。同时,检查LaTeX格式是否正确,但问题中可能不需要数学公式,所以可能不用添加。不过如果有提到版本号或其他需要强调的内容,可能需要使用行内格式,比如$...$,但根据用户问题,可能这里不需要,所以重点放在代码块和步骤说明上。</think>### GPU加速Mask R-CNN训练的配置与教程 #### 一、TensorFlow版本(Mask_RCNN-2.1) 1. **环境依赖安装** - 安装CUDA和cuDNN:需匹配TensorFlow版本(例如TensorFlow 1.x对应CUDA 10.0,cuDNN 7.6)[^1][^3] - 安装TensorFlow-GPU和Keras: ```bash pip install tensorflow-gpu==1.15.0 keras==2.3.1 ``` - 验证安装: ```python import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available()) # 应输出True ``` 2. **训练配置** - 使用COCO预训练权重初始化模型[^3]: ```bash python balloon.py train --dataset=/path/to/dataset --weights=coco ``` - 在代码中显式设置GPU内存分配(可选): ```python import tensorflow as tf gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True) ``` #### 二、PyTorch版本(maskrcnn-benchmark) 1. **环境搭建** - 克隆仓库并安装依赖[^4]: ```bash git clone https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark.git cd maskrcnn-benchmark pip install -r requirements.txt ``` - 编译CUDA扩展: ```bash python setup.py build develop ``` 2. **多GPU训练配置** - 使用`torch.distributed.launch`启动分布式训练[^2]: ```bash python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 tools/train_net.py --config-file configs/e2e_mask_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml ``` - 启用混合精度训练(减少显存占用)[^2]: 在配置文件中设置`DTYPE: "float16"` #### 三、通用优化建议 1. **数据加载优化**:使用多进程数据加载(PyTorch中设置`num_workers=4`) 2. **Batch Size调整**:根据GPU显存动态调整,避免内存溢出 3. **监控工具**:使用`nvidia-smi`或`gpustat`监控GPU利用率 --- ###
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