pynvml 查看当前所使用的显存

最新推荐文章于 2025-06-07 14:41:05 发布
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本文介绍了一种使用Python库pynvml来查询指定GPUid的GPU内存使用情况的方法。通过初始化pynvml，获取GPU设备句柄，并调用nvmlDeviceGetMemoryInfo函数，可以读取到GPU的内存信息并打印出已使用的内存。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

import pynvml
pynvml.nvmlInit()
# 这里的0是GPU id
handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0)
meminfo = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle)
print(meminfo.used)
 

如何使用pynvml查看GPU的显存使用情况
.
03-28 841
在进行深度学习训练时，经常需要监控GPU的显存使用情况。pynvml是一个Python模块，可以利用NVIDIA Management Library (NVML)来查询GPU的显存使用情况。本文将介绍如何使用pynvml来查看GPU的显存使用情况。通过使用pynvml模块，我们可以很方便的查询GPU的显存使用情况，这对于调试和优化深度学习模型非常有帮助。如何使用pynvml查看GPU的显存使用情况。方法打开某个索引处的GPU，并使用。方法查询内存使用情况。上述代码中，我们使用。
python获取磁盘使用信息，python获取GPU信息，python根据进程号获取进程信息，pynvml 获取GPU信息，psutil 获取进程信息,系统信息等
m0_37542524的博客
11-03 1241
文章目录1，效果展示2，代码 1，效果展示 wangxy@avs05:~/test_code/test$ python utils.py 磁盘信息---------------------------- path:/dev/sda1 total:128773G, used:0G, free:128773G, used_percent:0% path:/dev/sdb1 total:...
conda查看显卡使用
qq_43244633的博客
01-19 1035
4 是4秒刷新一次终端，可根据需求设置。实时检测显卡使用情况。
python 保存显存占用到本地txt (pynvml nvmlDeviceGetHandleByIndex nvmlDeviceGetMemoryInfo)
无左无右的博客
05-09 1325
import time import pynvml import sys import os def getNVMUsed(): pynvml.nvmlInit() handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) meminfo = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) used ...
C语言开发的NVML库：监控与管理NVIDIA GPU设备
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06-07 1031
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02-16 3859
通过python查看GPU信息的工具包: pynvml from pynvml import * nvmlInit() print("Driver Version:", nvmlSystemGetDriverVersion()) deviceCount = nvmlDeviceGetCount() for i in range(deviceCount): handle = nvmlDeviceGetHandleByIndex(i) meminfo = nvmlDeviceGetMemory
Python：使用pynvml获取和监控 NVIDIA GPU 设备的信息
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11-18 1102
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10-10 4465
【代码】Python获取GPU信息(pynvml)
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07-24
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04-01
#### 使用 pynvml 查看 GPU 显存使用情况 可以通过安装并导入 Python 库 `pynvml` 来获取详细的 GPU 和显存信息。以下是一个完整的代码示例，用于展示当前系统的 GPU 显存使用状况[^1]。 ```python import pynvml ...
获取指定进程所占用内存、指定GPU显存信息、所有GPU型号和驱动
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######################################################### # 获取指定进程所占用内存 ######################################################### import os,psutil process = psutil.Process(25927)# 指定进程。当前进程用os.getpi...
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02-17 2462
pynvml 多gpu不能显示 多个gpu时，只能显示一个gpu， 解决方法，把cuda重新装。 下面两种方法都能看有多少个gpu？ import os import pynvml pynvml.nvmlInit() def usegpu(need_gpu_count=1): nouse = [] for index in range(pynvml.nvmlDevi...
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01-08 4725
NVIDIA显卡展示信息
RuntimeError: NVML_SUCCESS == DriverAPI::get()-＞nvmlDeviceGetHandleByPciBusId_v2_( pci_id, &nvml_dev
x1259135340的专栏
05-20 1022
解决：将送入模型的batch_size调整小点，已超出GPU的处理范围。
RuntimeError: NVML_SUCCESS == r INTERNAL ASSERT FAILED at “/opt/conda/conda-bld/pytorch_169539202020
j_starry的博客
04-10 1198
应该就是MIG的问题，是不是使用了分区的gpu，暂时没有啥好的方法。
NVML_SUCCESS报错
m0_46230270的博客
12-10 516
像这种报错的就是说超过了显存，需要换一张更大的显卡，或者是减小batch_size就可以直接解决。
RuntimeError: NVML_SUCCESS == r INTERNAL ASSERT FAILED at “../c10/cuda/CUDACachingAllocator.cpp“:115
prili的博客
06-13 1971
根据报错信息来看疑似cuda版本和torch版本不对应导致，给torch降版本后解决。GPU为分区GPU MIG。
docker nvidia-smi Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch RuntimeError: cuda_call
hknaruto的专栏
06-26 823
x86_64 ubuntu20.04操作系统上制作的docker，在深度20.8上运行测试报错python报错。
Pytorch报错：RuntimeError: handle_0 INTERNAL ASSERT FAILED at “../c10/cuda/driver_api.cpp“:15, please r
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11-23 1731
Pytorch报错：RuntimeError: handle_0 INTERNAL ASSERT FAILED at "../c10/cuda/driver_api.cpp":15, please r
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