PyTorch多卡显存监控与多GPU训练

PyTorch多卡获取显存占用与PyTorch多GPU训练
PyTorch是一个流行的深度学习框架，它支持多卡并行训练，使得我们可以利用多个GPU进行模型训练，从而加快训练速度并减少训练时间。然而，在PyTorch中进行多卡训练时，我们需要了解每张显卡的显存占用情况，以确保我们的模型和数据不会超出显卡的显存限制。
一、PyTorch多卡显存占用情况
在PyTorch中，我们可以使用torch.cuda.memory_allocated()函数来获取当前分配给GPU的显存数量。这个函数返回一个整数，表示当前分配给GPU显存的字节数。
例如，下面的代码可以打印出当前所有GPU的显存占用情况：

import torch
for i in range(torch.cuda.device_count()):
device = torch.device(f'cuda:{i}')
print(f'Device {i} memory allocated: {torch.cuda.memory_allocated(device)}')

二、PyTorch多GPU训练
PyTorch支持多GPU训练，可以让模型在多个GPU上同时进行计算，从而提高训练速度。在PyTorch中，我们可以使用torch.nn.DataParallel来实现多GPU训练。DataParallel可以在多个GPU上并行计算，并将结果汇集到主GPU上。
例如，下面的代码展示了如何在两个GPU上进行多GPU训练：

import torch
import torch.nn as nn
# 定义模型
model = nn.Sequential(nn.Linear(10, 5), nn.ReLU(), nn.Linear(5, 2))
# 将模型放到两个GPU上
model = nn.DataParallel(model)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 准备数据和标签
data = torch.randn(100, 10)
target = torch.randint(0, 2, (100,))
# 将数据和标签放到两个GPU上
data = data.cuda()
target = target.cuda()
# 在两个GPU上进行训练
for epoch in range(100):
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()