pytorch中cuda的使用，GPU的使用信息查看

首先查看有多少块GPU，torch.cuda.device_count()，

然后将变量或者模型放入指定的GPU中

import torch
import torch.nn as nn

if __name__ == '__main__':
    # torch.cuda.current_device()
    # for i in range(torch.cuda.device_count()):
    #     print(torch.cuda.get_device_name(i),torch.cuda.is_available())
    a = torch.randn(3,5).cuda(torch.cuda.device_count() - 1) if torch.cuda.is_available() else torch.randn(3,5)
    print(a)
    model = nn.Conv2d(3,128,kernel_size=(3,3),device='cuda:3')
    print(model)

tensor([[ 0.3226, -0.0360,  0.5029,  0.8832,  1.8058],
        [-0.7347, -2.1244,  0.2387, -0.7839,  0.9663],
        [-0.1772,  0.9707,  0.0945, -1.5504, -0.4405]], device='cuda:3')
Conv2d(3, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))

Linux中查看GPU的使用情况，

nvidia-smi

动态的每过5秒钟查看：

watch -n 5 nvidai-smi

然后根据PID查看具体是哪个用户正在使用GPU

ps -f -p 36396