Ray开启多进程后,如何获取cpu的全程使用率
时间: 2023-09-18 16:09:21 浏览: 36
如果你使用Ray开启了多进程,你可以使用Python中的psutil库来获取每个进程的CPU使用率,然后将它们相加得到总的CPU使用率。以下是一个示例代码:
```
import psutil
import ray
# 启动Ray
ray.init()
# 定义一个函数,用于获取进程的CPU使用率
@ray.remote
def get_cpu_percent():
return psutil.cpu_percent(interval=1)
# 获取所有进程的CPU使用率
cpu_percent_list = ray.get([get_cpu_percent.remote() for _ in range(ray.nodes())])
# 计算总的CPU使用率
total_cpu_percent = sum(cpu_percent_list)
# 打印总的CPU使用率
print("总的CPU使用率:", total_cpu_percent)
# 关闭Ray
ray.shutdown()
```
在上面的示例代码中,我们使用Ray的远程函数功能,将获取进程的CPU使用率的代码打包成一个远程函数。然后,使用Ray的get()函数获取所有进程的CPU使用率,并将它们相加得到总的CPU使用率。最后,关闭Ray。
相关问题
Ray如何获取cpu的全程使用率
你可以使用Python中的psutil库来获取CPU的全程使用率。以下是一个示例代码:
```
import psutil
# 获取CPU使用率
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
# 打印CPU使用率
print("CPU使用率:", cpu_percent)
```
其中,cpu_percent()函数用于获取CPU的使用率,interval参数指定获取使用率的时间间隔,单位为秒。在上面的示例代码中,我们将时间间隔设置为1秒。
可以使用ray的dashboard获取多进程的程序执行过程中的cpu使用情况,然后在所有进程执行完毕后输出曲线图描述cpu的全程使用率吗?
可以使用Ray Dashboard来获取多进程程序执行过程中的CPU使用情况,并且可以使用Python中的matplotlib库来绘制CPU使用曲线图。
以下是一个示例代码,演示了如何在所有进程执行完毕后输出CPU使用曲线图:
```
import ray
import matplotlib.pyplot as plt
import requests
import time
# 启动Ray Dashboard
ray.init(dashboard_host='localhost', dashboard_port=8265)
# 执行多进程任务
@ray.remote
def do_work():
# 模拟任务执行过程中的CPU占用
for i in range(10000000):
pass
return True
# 定义一个函数,用于获取CPU使用率
def get_cpu_usage():
# 获取节点信息
nodes = requests.get('http://localhost:8265/api/NodesList').json()['nodes']
# 获取所有节点的CPU使用率
cpu_usage_list = []
for node in nodes:
cpu_usage = requests.get(f'http://localhost:8265/api/Node/{node["NodeID"]}/cpu').json()['percent']
cpu_usage_list.append(cpu_usage)
# 返回CPU使用率的平均值
return sum(cpu_usage_list) / len(cpu_usage_list)
# 执行多进程任务并监控CPU使用率
cpu_usage_list = []
for i in range(10):
# 执行任务
ray.get([do_work.remote() for _ in range(4)])
# 获取CPU使用率
cpu_usage = get_cpu_usage()
cpu_usage_list.append(cpu_usage)
# 延时1秒
time.sleep(1)
# 输出CPU使用率曲线图
plt.plot(cpu_usage_list)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('CPU Usage (%)')
plt.show()
# 关闭Ray Dashboard
ray.shutdown()
```
在上面的示例代码中,我们定义了一个远程函数do_work(),模拟了一个CPU占用的任务。然后,我们使用Ray执行了10次该任务,并每秒钟获取一次CPU使用率,并将其添加到cpu_usage_list列表中。最后,我们使用matplotlib库绘制了CPU使用率曲线图。
需要注意的是,如果任务执行时间很短,可能会导致CPU使用率的计算不够准确。因此,你可以适当调整延时时间,以保证计算结果的准确性。