一.命令行运行python程序时 1.首先查看哪些GPU空闲,nvidia-smi显示当前GPU使用情况. nvidia-smi 2.然后指定空闲的GPU运行python程序. CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 python test.py 二.在python程序中指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3" PS:周期性输出GPU使用情况 每 10s 显示一次GPU使用

转载请注明出处: 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_DEVICES= python my_script.py 1.2 python代码中设定: import

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_DEVICES=1 python main.py 1.2 python代码中设定: import os os.env

从事深度学习的研究者都知道,深度学习代码需要设计海量的数据,需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量,以至于CPU算不过来,需要通过GPU帮忙,但这必不意味着CPU的性能没GPU强,CPU是那种综合性的,GPU是专门用来做图像渲染的,这我们大家都知道,做图像矩阵的计算GPU更加在行,应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算,事实也证明GPU的计算速度比CPU块,但是(但是前面的话都是废话)我们穷,买不起呀,一块1080Ti现在也要3500左右,2080Ti要9000左右,具体价格还要看显存大

PyTorch 关于多 GPUs 时的指定使用特定 GPU. PyTorch 中的 Tensor,Variable 和 nn.Module(如 loss,layer和容器 Sequential) 等可以分别使用 CPU 和 GPU 版本,均是采用 .cuda() 方法. 如: import torch a = torch.Tensor(2, 3) if torch.cuda.is_available(): # 判断是否支持 CUDA a.is_cuda # False a = a.cuda()

查看是否用GPU跑的TensorFlow程序 第一种方法,直接输出日志法(推荐) import tensorflow as tf sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 第二种方法,跑计算量打的程序,然后用nvidia-smi查看GPU的使用情况

python指定cpu使用率,与内存占用率 """ runing.py -c 2 -t 0.01 -m 1000 -c cpu核数,不加-c参数为最大核数 -t cpu运算频率时间,间隔,越小占用越高 -m 内存占用,1000MB """ import sys import time from time import clock import argparse from multiprocessing import Process from mu

python指定概率随机取值参考如下: 下面是利用 np.random.choice()指定概率取样的例子: np.random.seed(0) p = np.array([0.1, 0.0, 0.7, 0.2]) index = np.random.choice([0, 1, 2, 3], p = p.ravel()) 这意味着你可以以下面的概率分布取到index所对应的数值:P(index=0)=0.1,P(index=1)=0.0,P(index=2)=0.7,P(index=3)=0.2

我们在刚使用tensorflow的过程中,会遇到这个问题,通常我们有多个gpu,但是 在通过nvidia-smi查看的时候,一般多个gpu的资源都被占满,但是只有一个gpu的GPU-Util 和 219W / 250W(Usage/Cap)会被占满.实际上我们只有一个在跑,但是我们其实只需要 一个卡,其他卡要跑其他的资源,这是后怎么办呢. 可以在环境中就指定gpu机器可见: 如: import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI

https://blog.csdn.net/qq_26591517/article/details/82469680 查看机器上GPU情况 命令: nvidia-smi 功能:显示机器上gpu的情况 命令: nvidia-smi -l 功能:定时更新显示机器上gpu的情况 命令:watch -n 3 nvidia-smi 功能:设定刷新时间(秒)显示GPU使用情况 其中左上侧有0.1.2.3的编号,表示GPU的编号,在后面指定GPU时需要使用这个编号. 在终端执行程序时指定GPU CUDA_VI

Google Colab简介 Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具,主要用于机器学习的开发和研究.这款工具现在可以免费使用,但是不是永久免费暂时还不确定.Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用!GPU型号是Tesla K80!你可以在上面轻松地跑例如:Keras.Tensorflow.Pytorch等框架. 官方教程 新手指引:https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-

duang~好久没有更新博客啦,原因很简单,实习啦-好吧,我过来这边上班表示觉得自己简直弱爆了.第一周,配置环境:第二周,将数据可视化,包括学习了excel2013的一些高大上的技能,例如数据透视表和mappower绘制3d地图,当然本来打算是在tkinter里面运用matplotlib制作一个交互式的图表界面,然而,画出来的图简直不是excel2013能比的,由于对界面和matplotlib研究的也不是很深,短时间是没法研究出来,上周真是多灾多难:现在,第三周,开始接触hadoop,虽说大多数

python pip源介绍: python装包一般都用easy_install 或者pip. 他们俩的原理跟apt-get差不多,都是去某个地址去下载你所指定的包. pip和easy_install默认是去 pypi.python.org/pypi 下载并解压,但是网络很不稳定,可以换成其他的源,例如豆瓣的 http://pypi.douban.com/simple 修改pip源: 修改源有两种方式:1.在下载包时,通过 -i 选项指定源:pip install -i http://pypi.d

参考: https://blog.csdn.net/jyli2_11/article/details/73331126 https://blog.csdn.net/cfarmerreally/article/details/80321276 http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 场景: 有一台服务器,服务器上有多块儿GPU可以供使用,但此时只希望使用第2块和第4块GPU,但是我们希望代码能看到的仍然是有两块GPU,分别编号为0,1,

手机使用python操作图片文件 起因 前几天去国图拍了一本书,一本心理学方面的书,也许你问我为什么不去买一本,或者去网上找pdf. 其实吧,关于心理学方面的书可以说在市面上一抓就是一堆,至于拍这本书两个原因,一个是没有什么收藏价值不值得我去买,只适合应急用,然后就是这本书的作者写作特点和其他大众的不太一样,可以说是有特点或者偏门,于是我就在手机上拍了一堆的图片,后来整理成了pdf,但是昨天我看的时候原图片文件还在快上千了吧,一个一个选择删除真是删烦了, 也许你会说为什么不导入到电脑上进行删除,

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 参考网址: http://stackoverflow.com/questions/36668467/change-default-gpu-in-tensorflow http://stackoverflow.com/questions/37893755/tensorflow-set-cuda-visible-devices-within-jupyter 1 终端执行程序时设置使

一.python 打开浏览器的方法: 1. startfile方法(打开指定浏览器) import os os.startfile("C:\Program Files\internet explorer\iexplore.exe") 2. system方法 打开指定浏览器: import os os.system('"C:\Program Files\internet explorer\iexplore.exe"') 通过指定浏览器打开指定的网址: import o

目录 查看当前 python 进程 Linux Windows 查看 GPU 利用率 Linux Windows Linux CPU 利用率 Linux 磁盘利用率 查看当前 python 进程 Linux 在 shell 中执行如下指令: ps -ef | grep python 或者 ps aux | grep python 查看用户 wuliyttaotao 的所用进程: ps aux|grep wuliyttaotao 实时查看所有进程: top 或者(同时能查看各个 CPU 利用率)

python的pip默认的安装源的位置是国外的,导致有时候下载很慢或者直接失败我们可以切换国内的源 目前国内可用的我知道的有两个 豆瓣的:http://pypi.doubanio.com/simple/ 科技大学的:https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple/ 我这里用豆瓣的 windows上指定源: 第一步: 打开我的电脑在地址栏里输入:%APPDATA%  后回车,然后就进入了C:\Users\PC\AppData\Roaming 这个路劲里面 第

持续监控GPU使用情况命令: $ watch -n 10 nvidia-smi1一.指定使用某个显卡如果机器中有多块GPU,tensorflow会默认吃掉所有能用的显存, 如果实验室多人公用一台服务器,希望指定使用特定某块GPU.可以在文件开头加入如下代码: import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = &qu

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 本文目录 1 终端执行程序时设置使用的GPU 2 python代码中设置使用的GPU 3 设置tensorflow使用的显存大小 3.1 定量设置显存 3.2 按需设置显存 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 参考网址: http://stackoverflo