colab快速搭建pytorch环境,查看GPU使用及CPU使用情况
一、安装pytorch环境?1.默认进入colab jupyter界面,运行以下内容!pip install torch!pip install torchtext!pip install torchvision2.选择使用GPU3. 搭建环境import torchfrom torch import nn, optimfrom torchtext import data, datasetspri
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一、安装pytorch环境?
1.默认进入colab jupyter界面,运行以下内容
!pip install torch
!pip install torchtext
!pip install torchvision
2.选择使用GPU
3. 搭建环境
import torch
from torch import nn, optim
from torchtext import data, datasets
if torch.cuda.is_available:
print('PyTorch can use GPUs!')
else:
print('PyTorch cannot use GPUs.')
torch.manual_seed(123)
#return True
4.查看GPU信息
(1)第一列 GPU:编号0、1 Fan:GPU的风扇转速,0~100%,
(2)第二列 Name:型号Tesla K20c、Quadro K4000 Temp: 温度,单位摄氏度。
(3)第三列 Perf:性能状态,P0~P12,P0表示最大性能,P12表示状态最小性能。
(4)第四列 Persistence-M:持续模式的状态 Pwr:能耗
(5)第五列 Bus-Id: GPU总线,domain: bus:device.function
(6)第六列 Disp.A:Display Active,表示GPU的显示是否初始化。 Memory Usage 显存使用率。
(7)第七列 Volatile GPU-Util 浮动的GPU利用率。
(8)第八列 Uncorr. ECC ECC是“Error Checking and Correcting”的简写,“错误检查和纠正” Compute M是计算模式。
4.查看CPU信息
cat /proc/cpuinfo
physical id 物理CPU
cpu cores CPU内核的个数
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