怎么用python代码查看可用的gpu,然后指定可用的gpu运行

查看gpu

python 复制代码
import torch

# 检查CUDA是否可用
if torch.cuda.is_available():
    # 获取GPU设备数量
    device_count = torch.cuda.device_count()

    # 列出可用的GPU设备
    for i in range(device_count):
        print(f"GPU {i}: {torch.cuda.get_device_name(i)}")
else:
    print("CUDA is not available. No GPU devices found.")

输出结果

设置指定gpu运行

指定上面输出的5号卡

python 复制代码
if torch.cuda.is_available():
    # 指定要使用的GPU设备编号
    device = torch.device("cuda:5")
    print(f"Using GPU {device} - {torch.cuda.get_device_name(device)}")
else:
    print("CUDA is not available. No GPU devices found.")

查看gpu的内存情况等

python 复制代码
import subprocess

# 执行nvidia-smi命令以获取GPU信息
nvidia_smi_output = subprocess.check_output("nvidia-smi", shell=True).decode()

# 切分输出为每个GPU的信息
gpu_info = nvidia_smi_output.strip().split('\n\n')

# 遍历每个GPU的信息
for i, info in enumerate(gpu_info):
    print(f"GPU {i}:")
    print(info)
相关推荐
知行合一。。。2 小时前
Python--04--数据容器(总结)
开发语言·python
架构师老Y2 小时前
008、容器化部署:Docker与Python应用打包
python·容器·架构
逻辑君2 小时前
认知神经科学研究报告【20260010】
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习
lifewange2 小时前
pytest-类中测试方法、多文件批量执行
开发语言·python·pytest
pluvium272 小时前
记对 xonsh shell 的使用, 脚本编写, 迁移及调优
linux·python·shell·xonsh
2401_827499993 小时前
python项目实战09-AI智能伴侣(ai_partner_5-6)
开发语言·python
PD我是你的真爱粉3 小时前
MCP 协议详解:从架构、工作流到 Python 技术栈落地
开发语言·python·架构
龙文浩_3 小时前
Attention Mechanism: From Theory to Code
人工智能·深度学习·神经网络·学习·自然语言处理
ZhengEnCi3 小时前
P2G-Python字符串方法完全指南-split、join、strip、replace的Python编程利器
python
微臣愚钝3 小时前
prompt
人工智能·深度学习·prompt