python查看进程占用显存

可以使用`psutil`库来查看Python进程占用的显存。

以下是一个简单的示例代码：

import psutil

pid = <your_process_id>

process = psutil.Process(pid)

gpu_memory = process.memory_info().vms / (1024 * 1024)

print(f"Process {pid} is using {gpu_memory:.2f} MB of virtual memory")

其中，`<your_process_id>`需要替换为你要查看的Python进程的PID，`psutil.Process()`方法可以根据PID获取进程对象，然后通过`memory_info()`方法获取进程的内存信息，其中`vms`属性代表进程占用的虚拟内存大小，单位为字节，需要将其转换为MB来显示。

相关问题

python清除进程占用显存

在Python中，可以使用第三方库psutil来清除进程占用的显存。psutil是一个跨平台的进程和系统监控Python库。

以下代码可以实现清除一个进程占用的显存：

import psutil

# 获取所有进程列表
pids = psutil.pids()

# 遍历进程列表，找到占用显存的进程，并结束该进程
for pid in pids:
    try:
        p = psutil.Process(pid)
        if p.name() == '进程名':
            p.terminate()
    except:
        pass

上述代码中，需要将“进程名”替换为需要清除显存的进程名称。如果需要清除多个进程的显存，可以将上述代码放入一个循环中，并遍历所有需要清除的进程名。

python清除子进程占用显存

在Python中，可以使用`multiprocessing`库来创建子进程。如果子进程占用了显存，可以通过以下方法来清除子进程占用的显存：

1. 在子进程中使用`torch.cuda.empty_cache()`函数来清除占用的显存。该函数可以释放Tensor和Variable对象占用的显存。

import torch.multiprocessing as mp

def worker():
    # do some work here
    torch.cuda.empty_cache()

if __name__ == '__main__':
    mp.set_start_method('spawn')
    p = mp.Process(target=worker)
    p.start()
    p.join()

2. 如果子进程中使用了PyTorch的`DataLoader`来加载数据，可以在父进程中设置`num_workers=0`来禁止使用多线程。由于多线程会导致显存占用不稳定，禁止使用多线程可以减少显存占用。

import torch.multiprocessing as mp
from torch.utils.data import DataLoader

def worker():
    # create DataLoader with num_workers=0
    dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=0)
    # do some work here

if __name__ == '__main__':
    mp.set_start_method('spawn')
    p = mp.Process(target=worker)
    p.start()
    p.join()

3. 在子进程中使用`nvidia-smi`命令来查看显存占用情况，并手动清空占用的显存。这种方法比较麻烦，需要在代码中调用系统命令。

import subprocess

def worker():
    # do some work here
    subprocess.call(['nvidia-smi', '--gpu-reset'])

if __name__ == '__main__':
    mp.set_start_method('spawn')
    p = mp.Process(target=worker)
    p.start()
    p.join()

总之，清除子进程占用的显存需要针对具体的情况进行分析和处理，选择合适的方法来清除占用的显存。