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:
-
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。
-
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。 -
進程監(jiān)控(top/ps):
top
和ps
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。
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。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。
-
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。 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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歐意(Ouyi)APP是一款專業(yè)的數(shù)字資產(chǎn)服務(wù)平臺,致力於為全球用戶提供安全、穩(wěn)定且高效的交易體驗。本文將詳細介紹其官方版v6.129.0的下載方式與核心功能,幫助用戶快速上手。該版本在用戶體驗、交易性能和安全性方面進行了全面升級,旨在滿足不同層次用戶的多樣化需求,讓用戶可以便捷地管理和交易其數(shù)字資產(chǎn)。

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以太坊(Ethereum)是一個基於區(qū)塊鏈技術(shù)的去中心化開源平臺,它允許開發(fā)者構(gòu)建和部署智能合約和去中心化應(yīng)用。其原生加密貨幣為以太幣(ETH),是全球市值領(lǐng)先的數(shù)字貨幣之一。

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