0 序·简介 在使用Ubuntu或者Windows执行一些复杂数据运算时,需要关注下CPU.GPU以及内存占用量,如果数据运算超出了负荷,会产生难以预测的错误.本文将演示如何用简单地方式,实时监控Ubuntu或者Windows的CPU.GPU以及内存占用量,教会大家如何实时监控电脑状态. 水平有限,笔者在这里仅仅使用最简便的方式来实现,抛砖引玉,以便于小白用户也能掌握.大佬们看不上莫要喷,欢迎在评论处补充.觉得有用的话,记得点赞收藏. 废话不多说,操作教程正式开始.. 1 Ubuntu系统操作

其他:windows使用nvidia-smi查看gpu信息 为什么将数据转移至GPU的方法叫做.cuda而不是.gpu,就像将数据转移至CPU调用的方法是.cpu?这是因为GPU的编程接口采用CUDA,而目前并不是所有的GPU都支持CUDA,只有部分Nvidia的GPU才支持.PyTorch未来可能会支持AMD的GPU,而AMD GPU的编程接口采用OpenCL,因此PyTorch还预留着.cl方法,用于以后支持AMD等的GPU. torch.cuda.is_available()cuda是否可

查看GPU型号: lspci | grep -i nvidia 驱动安装: https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 下载对应版本的驱动驱动程序; 安装 gcc, g++, make 最新版本程序; 安装 ubuntu 32 位兼容库: 运行 .run 文件进行安装:阅读其中提示的信息并进行安装,注意 网上有的博客提示暂时不要安装 opengl,但是其中有坑,我刚开始不安装opengl 的时候opengl 相关的功能不能使用:最后还是重新

re 1. TensorFlow查看GPU信息; end

Linux下周期性查看GPU状态 NVIDIA自带了nvidia-smi命令来查看GPU的使用情况 了解一下watch命令 $ whatis watch watch (1) - execute a program periodically, showing output fullscreen 作用:周期性执行某一命令,并将输出显示. watch的基本语法是: watch [options] command 最常用的参数是 -n, 后面指定是每多少秒来执行一次命令. 监视GPU:我们设置每 5s

Linux 查看GPU状态 nvidia-smi nvidia-smi是NVIDIA自带的一个命令可以详细的展示显卡的运行状态. gpustat gpustat是github上开源的一个小工具,对于v1.0目前支持python 3.4+,对于python 2.7-3.4支持v0.x. 可以直接用pip安装 pip install gpustat 如果没有root权限的话 pip install --user gpustat 如果没有root权限,安装完之后,可能需要添加环境变量. export

GPU占用率查看: 方法一:任务管理器 如图,GPU0和GPU1的占用率如下显示. 方法二:GPU-Z软件       下面两个GPU,上面是GPU0,下面是GPU1 sensors会话框里的GPU Load就是占用率 大家可以查看GPU0和GPU1的使用与否和使用率 方法三:终端查看 在运行中输入cmd,打开终端 输入cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 回车 输入nvidia-smi 输出为 其中GPU下的0和1 指不同GPU,Memory

Linux查看显卡信息: lspci | grep -i vga 使用nvidia GPU可以: lspci | grep -i nvidia [root@gpu-server-002 ~]# lspci | grep -i nvidia 02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1) 02:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 10ef (r

1.CPU使用情况查看 动态查看 打开终端,输入: $  top按Ctrl+C退出查看. 即可看到实时的CPU使用情况. 查看版本 $ top -h 即可看到当前procps-ng的版本. 2. gpu.显存 a.静态查看 在终端输入如下命令即可实现GPU使用情况的静态查看: $ invidia-smi b.动态查看 在终端输入: $ watch -n 1 nvidia-smi 即可实现动态查看.-n后面的数字是更新的时间间隔. 按Ctrl+C退出.

1. 查看sshd进程 ps -ef|grep sshd ps -ef:打开所有的进程 grep sshd:过滤出含有“sshd”字符的进程. 2. 查看sshd进程中的sftp进程,不含查询的进程 ps -ef|grep sshd|grep sftp|grep -v grep grep -v grep:过滤掉含有“grep”字符的进程,因为当前过滤sftp的进程grep sftp也会被算做一个. 3. 统计sshd进程中sftp进程的数量 ps -ef|grep sshd|grep sftp|

如果你用的 Keras 或者 TensorFlow, 请移步 怎么查看keras 或者 tensorflow 正在使用的GPU In [1]: import torch In [2]: torch.cuda.current_device() Out[2]: 0 In [3]: torch.cuda.device(0) Out[3]: <torch.cuda.device at 0x7efce0b03be0> In [4]: torch.cuda.device_count() Out[4]: 1

~$ lspci | grep -i vga01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GF119 [GeForce GT 610] (rev a1) 如果你想看gpu的详细信息,使用~$ lspci -v -s 01:00.0,则:01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GF119 [GeForce GT 610] (rev a1) (prog-if 00 [VG

参考链接: http://blog.csdn.net/yao_yao_2015/article/details/53404389 1. 显示当前GPU使用情况 Nvidia自带了一个nvidia-smi的命令行工具,会显示显存使用情况: $ nvidia-smi 输出:  2. 周期性输出GPU使用情况 但是有时我们希望不仅知道那一固定时刻的GPU使用情况,我们希望一直掌握其动向,此时我们就希望周期性地输出,比如每 10s 就更新显示. 这时候就需要用到 watch命令,来周期性地执行nvidi

watch -n 10 nvidia-smi 一.watch watch命令用来定时执行某个程序 二.nvidia-smi nvdia-smi是英伟达自带的GPU监控命令.

watch -n 10 nvidia-smi TensorFlow指定GPU CUDA_DEVICE_ORDER="PCI_BUS_ID" CUDA_VISIBLE_DEVICES="0" Theano指定GPU THEANO_FLAGS='floatX=float32,device=gpu1'

第一栏的Fan:N/A是风扇转速,从0到100%之间变动,这个速度是计算机期望的风扇转速,实际情况下如果风扇堵转,可能打不到显示的转速.有的设备不会返回转速,因为它不依赖风扇冷却而是通过其他外设保持低温 第二栏的Temp:是温度,单位摄氏度. 第三栏的Perf:是性能状态. 第四栏下方的Pwr:是能耗,上方的Persistence-M:是持续模式的状态,持续模式虽然耗能大,但是在新的GPU应用启动时,花费的时间更少,这里显示的是off的状态. 第五栏的Bus-Id是涉及GPU总线的东西,doma

1. 显示当前GPU使用情况 Nvidia自带了一个nvidia-smi的命令行工具,会显示显存使用情况: $ nvidia-smi 输出如下: 2. 周期性输出GPU使用情况 但是有时我们希望不仅知道那一固定时刻的GPU使用情况,我们希望一直掌握其动向,此时我们就希望周期性地输出,比如每 10s 就更新显示. 这时候就需要用到 watch命令,来周期性地执行nvidia-smi命令了. 了解一下watch的功能: 作用:周期性执行某一命令,并将输出显示. watch的基本用法是: $ watc

netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}'

nvidia-smi -l 1   每秒刷新一次

cat >> /etc/nginx/conf.d/status.conf << EOF server{ listen ; server_name www.test2.com; location / { stub_status on; access_log /usr/local/nginx/logs/status.log; } } EOF [root@www conf.d]# nginx -t nginx: the configuration file /etc/nginx/ngin