result = subprocess.run(['nvidia-smi', '--query-gpu=utilization.gpu', '--format=csv,noheader'], stdout=subprocess.PIPE)这段代码是什么意思
时间: 2023-05-28 10:05:04 浏览: 59
这段代码使用Python中的subprocess模块来运行一个nvidia-smi命令,并将该命令的输出存储在result变量中。该命令的作用是查询GPU的利用率,并将结果以CSV格式打印到标准输出流(stdout)。在Python中,stdout=subprocess.PIPE参数将命令的输出捕获到subprocess.PIPE对象中,以便在Python中进一步处理。
相关问题
result = subprocess.run('adb start-server', stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE).stdout 一直没有返回
如果加上了 `stdout=subprocess.PIPE` 参数,`subprocess.run()` 命令就会将命令的标准输出信息重定向到一个管道中,并且阻塞等待命令执行完成。如果命令一直没有返回,可能是因为命令一直在等待某些条件满足,但是这些条件无法满足,导致命令一直阻塞。
比如,在启动 ADB 服务器之前,你需要确认设备已正确连接并启用开发者模式。如果设备没有启用开发者模式,或者没有授权计算机进行调试,ADB 服务器就无法连接设备,而命令就会一直阻塞等待。
你可以尝试加上 `timeout` 参数,设置命令的超时时间,比如 `timeout=10` 表示等待命令执行完成的最长时间为 10 秒。如果命令在超时时间内没有返回,`subprocess.run()` 命令会抛出 `TimeoutExpired` 异常。你可以在捕获异常后进行相应的处理,比如输出错误信息或者尝试重启设备和计算机。下面是一个示例代码:
```python
import subprocess
try:
result = subprocess.run('adb start-server', stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, timeout=10)
output = result.stdout.decode('utf-8')
print(output)
except subprocess.TimeoutExpired:
print('Command timed out')
except Exception as e:
print('Error:', e)
```
subprocess.CalledProcessError: Command '['nvidia-smi', '--query-gpu=memory.free', '--format=csv']' returned non-zero exit status 9.
这个错误通常表示在尝试运行命令"nvidia-smi --query-gpu=memory.free --format=csv"时出现了非零的退出状态码(exit status)。非零的退出状态码通常表示命令在执行过程中遇到了错误。
在这种情况下,错误代码9表示查询GPU内存空闲时出现了问题。可能的原因包括:
1. 没有安装或配置NVIDIA驱动程序:确保已正确安装并配置了NVIDIA显卡驱动程序。您可以通过运行`nvidia-smi`命令来验证驱动程序是否正确安装和配置。
2. GPU内存不可用:如果系统中没有可用的GPU内存,那么查询命令可能会返回非零的退出状态码。您可以通过运行`nvidia-smi`命令或其他相关工具来检查GPU内存使用情况。
3. 权限问题:确保您具有足够的权限来运行`nvidia-smi`命令以及访问相关的GPU资源。
如果您确定NVIDIA驱动程序已正确安装和配置,并且您具有足够的权限,但仍然遇到此错误,请尝试使用其他方法或工具来查询GPU内存使用情况,或者查阅相关文档以获取更多帮助。