如何在jupyter notebook里查看GPU的信息

您可以使用以下代码在 Jupyter Notebook 中查看 GPU 信息：

!nvidia-smi

这将显示当前系统上可用的所有 GPU 的详细信息，包括 GPU 型号、内存使用情况、GPU 温度等。如果您的系统上没有安装 NVIDIA 显卡驱动程序，则无法查看 GPU 信息。

相关问题

jupyter notebook怎么用gpu

要在jupyter notebook中使用GPU，需要进行以下步骤：
1. 安装GPU版本的tensorflow或其他支持GPU的深度学习框架。
2. 在Anaconda Prompt中安装ipykernel：conda install ipykernel。
3. 在Anaconda Prompt中为GPU环境安装ipykernel：conda install -n tensorflow ipykernel。
4. 在Anaconda Prompt中激活GPU环境：activate tensorflow。
5. 在Anaconda Prompt中安装jupyter notebook：conda install jupyter。
6. 在Anaconda Prompt中启动jupyter notebook：jupyter notebook。
7. 在jupyter notebook中选择GPU环境的kernel即可开始使用GPU。

jupyter notebook如何使用gpu

使用GPU加速在Jupyter Notebook中运行代码需要进行一些额外的设置。首先，您需要确保已正确安装了支持GPU的版本的TensorFlow（例如tensorflow-gpu）。然后，您可以按照以下步骤在Jupyter Notebook中使用GPU：

1. 导入必要的库和模块：

import os
import tensorflow as tf

2. 设置CUDA可见设备：

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

这里的"0"表示使用第一个可用的GPU设备。如果您有多个GPU设备，可以根据需要更改此值。

3. 创建一个会话并指定GPU设备：

config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9
sess = tf.compat.v1.Session(config=config)

这里的`per_process_gpu_memory_fraction`参数指定了您想要分配给TensorFlow的GPU内存的比例。您可以根据需要进行调整。

4. 运行您的代码：

# 在GPU上运行代码
with tf.device('/gpu:0'):
    tf.compat.v1.disable_eager_execution()  # 禁用eager execution
    hello = tf.constant('Hello, TensorFlow')
    print(sess.run(hello))

这样，您就可以在Jupyter Notebook中使用GPU加速运行代码了。