python自动选择空闲显卡

最新推荐文章于 2025-03-05 17:01:22 发布
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分类专栏： CUDA 文章标签： python 深度学习 pytorch
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os.system('nvidia-smi -q -d Memory |grep -A4 GPU|grep Free >tmp')
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=str(np.argmax([int(x.split()[2]) for x in open('tmp','r').readlines()]))
os.system('rm tmp')

使用Python自动选择空闲的多个GPU加载transformer模型
DarcyCode的博客
09-12 758
在本文中，我将介绍如何使用Python代码自动选择空闲的多个GPU来加载transformer模型。通过这种方式，我们可以自动选择空闲的多个GPU设备，并将模型加载到选定的设备上。这样，我们就能够更好地利用多个GPU来加速我们的深度学习任务。这段代码会遍历所有的GPU设备，并选择第一个空闲的设备。现在，我们可以使用已选择的GPU设备来加载transformer模型。函数来获取当前正在使用的GPU设备的索引。接下来，我们将编写代码来选择空闲的GPU设备。输出将显示可用的GPU数量和每个GPU的名称。
使用Python代码自动选择空闲的单个GPU加载Transformer模型
HackDyno的博客
09-09 459
在一台计算机上可能存在多个GPU，因此选择一个空闲的GPU来加载模型是很有必要的。如果您的计算机只有一个GPU，或者您的任务不需要GPU加速，那么可以将代码中与GPU相关的部分进行适当的修改。现在，模型已经成功加载到选定的GPU上，并可以用于后续的深度学习任务。通过自动选择空闲的GPU，我们可以充分利用计算资源，并实现更高效的深度学习任务。通过比较不同GPU的内存占用情况，我们可以选择一个内存占用最小的GPU作为空闲的GPU。在上述代码中，我们首先选择空闲的GPU设备，然后将其设置为默认设备。
如何为TensorFlow和PyTorch自动选择空闲GPU，解决抢卡争端
jinxin521125的博客
10-14 5854
雷锋网按：本文作者天清，原文载于其知乎专栏世界那么大我想写代码，雷锋网获其授权发布。 项目地址：QuantumLiu/tf_gpu_manager *** 更新：支持pytorch 使用 git clone https://github.com/QuantumLiu/tf_gpu_manager 把manager.py放到你训练的目录就行。 直接使用wit
在 PyTorch 中选择 GPU 进行训练的方法
最新发布
dzxh2333的博客
03-05 372
在深度学习训练过程中，如果服务器有多张 GPU，我们通常需要指定某一块 GPU 进行训练，以优化资源利用率。本文介绍在 PyTorch 中选择 GPU 的多种方法。
利用 Python 自动获取服务器中空闲 GPU
一万年太久，只争朝夕
09-15 2142
服务器资源紧张，每次要使用 GPU 的时候，都得先用命令 nvidia-smi 看一下 GPU 的使用情况，然后手工选择一个比较合适的 GPU 进行运算，本文通过 Python 实现了自动获取服务器中相对比较空闲的 GPU。但对于实际使用来说，这个代码好像也并有什么卵用，除非自己首先是知道了自己的模型需要占用多少显存，然后有针对性地进行选择。 运行环境 Ubuntu 16.04 Python 3.6.1 代码 import os import numpy as np # 获取每个 GPU 的剩余显存
Python自动选择空闲的GPU：实现并行计算的最佳选择
.
03-28 1168
如果支持，我们可以设置默认设备为第一个可用GPU，并使用torch.cuda.device_count()函数来获取系统中可用的GPU数量。我们可以使用get_gpu_memory()函数获取每个GPU的可用内存，并选择最大可用内存的GPU作为默认设备。现在，我们可以在代码中使用get_freest_gpu()函数来自动选择最空闲的可用GPU，并将其设置为默认设备。通过使用本文提供的方法，您可以轻松地在并行计算任务中自动选择最空闲的可用GPU，从而获得最佳的性能和效果。
transformers加载模型时自动选择空闲的多个GPU的实战代码
weixin_43178406的博客
07-26 5万+
本文主要介绍了transformers加载模型时自动选择空闲的多个GPU的实战代码，希望能对使用huggingface transformers的同学们有所帮助。 文章目录 1. 背景描述 2. 实战 2.1 安装Python库 2.2 实战代码
transformers加载模型时自动选择空闲的单个GPU的实战代码
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07-20 6万+
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python 监控gpu使用情况，若有空闲自动发送邮件
qq_37909691的博客
04-27 1102
需要安装 apscheduler 包 使用方法： 使用qq邮箱 开启smtp服务，自行百度 复制smtp授权码 在同级路径下创建 send_flag 文件，无后缀名，内容只写0（只有一行注意后面不跟换行以及空格等） 填写gpuMonitor.py中 init初始化信息，运行即可使用 可直接下载代码：我的github：Monitor 打个广告：我的个人博客网站：weilian 整体代码如下： import logging import smtplib from email.mime.
Pytorch 使用GPU指定卡
m0_60791760的博客
03-03 911
gpu指定卡
Pytorch指定使用的GPU
sxs11的博客
08-17 1869
转自 http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html   PyTorch默认使用从0开始的GPU，如果GPU0正在运行程序，需要指定其他GPU。 有如下两种方法来指定需要使用的GPU。 1. 类似tensorflow指定GPU的方式，使用CUDA_VISIBLE_DEVICES。 1.1 直接终端中设定： CUDA_VISIBLE...
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]指定GPU后，还是用的“0“卡
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
03-12 8118
我们经常需要指定特定的GPU设备来进行计算。然而，有时尽管已经设置了`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量，程序仍然会默认使用GPU设备“0”。本文将深入探讨这个问题，并提供相应的解决方案。
slurm集群执行作业出现RuntimeError: No CUDA GPUs are available、CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1等问题。
Ryan0828的博客
03-06 1834
解决了linux集群利用slurm工具在初期跑torch代码遇到的gpu不可用相关问题。
单机多卡空闲GPU自动检测Pytorch多卡训练脚本
qq_36396406的博客
04-11 715
本文分享了一个Bash脚本，它能够自动检测空闲的GPU，并根据用户的需求分配相应数量的GPU以运行特定的命令或脚本。
python实现自动查找并使用空闲GPU
u011961856的专栏
09-07 1万+
查看GPU memory,并将结果保存在tmp中:os.system('nvidia-smi -q -d Memory |grep -A4 GPU|grep Free >tmp')读取gpu memory:memory_gpu=[int(x.split()[2]) for x in open('tmp','r').readlines()]求剩余memory最多的显卡号,并设置CUDA_VISIBLE
【PyTorch框架】GPU的使用
闪闪发光的博客
04-18 8937
GPU使用；多GPU运算
【PyTorch】argparse + os.environ 设置pytorch网络使用的显卡
qq_41340996的博客
05-26 1921
指定使用的显卡编号 os.environ("CUDA_VISIBLE_DEVICES")='2,3,4' 设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES为’2,3,4’，这个时候对于系统来说只有编号2,3,4的显卡是可见的（从0开始） 通过torch.cuda.device_count()获取显卡数量的时候显示的是3，即只能看见这三张显卡 在使用pytorch时，如果需要在gpu上对某些数据进行操作，一般的流程是： # 获取设备 device = torch.device('cuda:0') # 使
python在多卡服务器中指定某块显卡允许程序 -- 本机为mac，服务器为Linux, nvidia
qq_40671063的博客
01-14 2820
python在多卡服务器中指定某块显卡允许程序 -- 本机为mac，服务器为Linux, nvidia
自动化脚本scramble4gpu抢夺实验室显卡资源
- **命令行参数**：使用命令行参数对脚本行为进行配置，包括设置显卡空闲内存阈值、抢占GPU数量以及自动释放GPU的时间等。 - **资源管理**：合理配置资源抢占策略，以防止因资源抢占导致的潜在冲突和效率问题。 ...
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