Python 如何查看使用的哪个显卡
引言标签导出插件,
对于需要使用图形处理单元 (GPU) 的 Python 任务，确定正在使用的特定显卡至关重要。了解已使用的显卡有助于优化代码和解决与 GPU 相关的问题。本文将指导您使用 Python 代码轻松查看系统使用的显卡。
方法
1. 使用 nvidia-smi 库干扰词插件.
对于使用 NVIDIA GPU 的系统，nvidia-smi 库提供了一个命令行界面，可用于查看有关 GPU 的信息。要在 Python 中使用此库，请按照以下步骤操作：
“`python
import nvidia_smi
smi = nvidiasmi.nvmlInit()
handle = smi.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0)
devicename = smi.nvmlDeviceGetName(handle)
print(device_name)
“`自动内链插件.
此代码将打印正在使用的 NVIDIA GPU 的名称。seo文章托管,
2. 使用 GPUtil 库
GPUtil 是一个跨平台 Python 库，可用于获取有关 GPU 的信息。使用 GPUtil 查看显卡名称的步骤如下：
“`python
import GPUtil
gpu = GPUtil.getGPUs()[0]
device_name = gpu.name
print(device_name)
“`
此代码将打印系统上使用的第一个 GPU 的名称。
3. 使用 platform 模块
platform 模块提供有关底层平台的信息。对于某些系统，可以通过以下方式使用 platform 模块查看显卡名称：
“`python
import platform短代码插件,
print(platform.processor())
“`
此代码将打印处理器信息，其中可能包括显卡名称。
4. 使用 subprocess 模块HTML在线运行.
subprocess 模块允许您执行系统命令。可以使用以下命令通过 subprocess 模块查看显卡名称：
“`python
import subprocess
result = subprocess.checkoutput([“lspci”, “-vnn”, “-d”, “3d00:”])
devicename = result.decode().split(“\n”)[0].split(” “)[2]
print(device_name)
“`
此代码将打印系统上所有 NVIDIA GPU 的名称。
其他注意事项
- 如果您的系统有多个 GPU，则以上方法将打印第一个可用的 GPU。
- 对于 AMD GPU，可以使用
amdgpu-smi或rocm-smi库。 - Python 虚拟环境可能无法访问系统 GPU。请确保您的 Python 脚本在具有 GPU 访问权限的环境中运行。
问答
-
如何查看正在使用的 NVIDIA GPU 的名称？
- 使用
nvidia-smi库或GPUtil库。
- 使用
-
如何查看系统上第一个 GPU 的名称？
- 使用
GPUtil库或platform模块。
- 使用
-
如何使用 Python 查看所有 NVIDIA GPU 的名称？
- 使用
subprocess模块及其lspci命令行实用程序。
- 使用
-
为什么 Python 虚拟环境可能无法访问系统 GPU？
- 因为虚拟环境与基础系统隔离。
-
如何解决 Python 虚拟环境中 GPU 访问问题？
- 使用具有 GPU 访问权限的环境或修改虚拟环境设置。
原创文章，作者：王利头，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_34621.html
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