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CentOS上如何監(jiān)控PyTorch運行狀態(tài)

Apr 14, 2025 pm 03:54 PM
python centos 瀏覽器 工具 ai 記憶體佔用

在CentOS系統(tǒng)上高效監(jiān)控PyTorch運行狀態(tài),您可以採取以下幾種策略,針對不同需求選擇合適的方案:

  1. GPU監(jiān)控(nvidia-smi):如果您使用NVIDIA GPU並已安裝CUDA和cuDNN, nvidia-smi命令是監(jiān)控GPU資源利用率、內(nèi)存佔用和溫度的理想工具。 實時監(jiān)控可以使用watch命令:

     watch -n 1 nvidia-smi

    這將每秒更新一次GPU狀態(tài)顯示。

  2. 系統(tǒng)級進程監(jiān)控(htop): htop是一個交互式進程查看器,能直觀顯示所有進程的資源消耗情況,包括您的PyTorch進程。安裝方法:

     sudo yum install htop

    運行htop即可查看詳細的進程信息。

  3. 進程監(jiān)控(top/ps): topps命令也能查看進程資源使用情況。例如,使用ps結(jié)合grep查找PyTorch進程:

     ps aux | grep python

    這會列出所有包含"python"的進程,您需要從中找到您的PyTorch進程。

  4. PyTorch內(nèi)置異常檢測: PyTorch的torch.autograd.set_detect_anomaly(True)可以幫助檢測反向傳播過程中的梯度計算異常,輔助排查問題。

  5. 自定義日誌記錄:在PyTorch代碼中添加日誌記錄功能,記錄訓(xùn)練過程中的關(guān)鍵指標(biāo),例如損失值、準(zhǔn)確率等,以便追蹤模型訓(xùn)練的進展。

  6. TensorBoard可視化:雖然TensorBoard是TensorFlow的工具,但它也能與PyTorch結(jié)合使用。 torch.utils.tensorboard模塊允許您將訓(xùn)練數(shù)據(jù)記錄到TensorBoard,通過瀏覽器界面進行可視化監(jiān)控和分析。

     from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
    
    writer = SummaryWriter('runs/experiment-1')
    # 在訓(xùn)練循環(huán)中記錄數(shù)據(jù)writer.add_scalar('Loss/train', loss.item(), epoch)
    writer.close()

    然後運行:

     tensorboard --logdir=runs

    訪問http://localhost:6006查看監(jiān)控界面。

  7. 第三方監(jiān)控工具(Prometheus/Grafana):對於更高級的監(jiān)控需求,Prometheus和Grafana等第三方工具可以監(jiān)控系統(tǒng)各種指標(biāo),包括CPU、內(nèi)存、磁盤I/O等,提供更全面的系統(tǒng)級監(jiān)控。

選擇何種監(jiān)控方法取決於您的具體需求和要監(jiān)控的信息類型。 通常,結(jié)合使用多種方法可以獲得更全面、更準(zhǔn)確的PyTorch運行狀態(tài)監(jiān)控。

以上是CentOS上如何監(jiān)控PyTorch運行狀態(tài)的詳細內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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