python打印显卡信息
时间: 2023-06-03 10:03:05 浏览: 48
可以使用Python的第三方库py-cuda来获取显卡信息,以下是示例代码:
```python
import pycuda.driver as cuda
# 初始化显卡
cuda.init()
# 显卡数量
device_count = cuda.Device.count()
# 遍历所有显卡,获取显卡信息
for i in range(device_count):
device = cuda.Device(i)
print("Device {}: {}".format(i, device.name()))
print(" Compute capability: {}.{}".format(*device.compute_capability()))
print(" Total memory: {} megabytes".format(device.total_memory() // 1024 // 1024))
print("")
```
相关问题
python查看显卡占用情况
你可以使用第三方库 `psutil` 来查看Python中的显卡占用情况。首先,确保你已经安装了 `psutil` 库。如果没有安装,可以通过以下命令来安装:
```
pip install psutil
```
然后,可以使用以下代码来获取显卡占用情况:
```python
import psutil
def get_gpu_usage():
gpu_info = psutil.virtual_memory()
return gpu_info.percent
gpu_usage = get_gpu_usage()
print(f"GPU 占用情况: {gpu_usage}%")
```
这段代码将会打印出当前显卡的占用情况百分比。请注意,这里获取的是整个系统的显卡占用情况,而不是针对Python程序的。如果你想获取特定Python进程的显卡占用情况,可以使用其他第三方库如 `nvidia-ml-py` 或 `pynvml`。但是请注意,这些库可能需要额外的安装和配置。
gpu python
在引用中,通过运行CUDA_VISIBLE_DEVICES='0' python gpu_print.py代码可以在GPU上打印输出。引用中展示了在使用GPU和不使用GPU的情况下运行时间的比较。引用提到了可以使用nvidia-smi命令来查看显卡情况,包括显卡数量、CUDA版本和正在运行的进程等。
总结起来,通过在Python中指定CUDA_VISIBLE_DEVICES可以选择使用哪个GPU进行计算,同时可以使用nvidia-smi命令来查看显卡状态和运行进程。