PyTorch Linux环境如何监控

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小樊

2025-08-07 13:17:45

栏目: 智能运维

在Linux环境下监控PyTorch运行状态，可结合系统工具与PyTorch自带功能，以下是常用方法：

系统资源监控
- nvidia-smi：监控GPU使用情况（显存、温度、功耗等），支持实时刷新（watch -n 1 nvidia-smi）。
- htop/top/ps：查看CPU、内存占用及进程状态，ps可结合grep定位PyTorch进程。
Python库监控
- psutil：在代码中获取进程级CPU、内存使用数据。
- logging：自定义日志记录训练指标（如损失值、准确率）。
可视化工具
- TensorBoard：记录并可视化训练指标（需配合SummaryWriter）。
- Prometheus+Grafana：构建系统级监控体系，支持多维度指标分析。
PyTorch专用工具
- Profiler：分析模型性能瓶颈（如CPU/GPU耗时、内存占用）。
- Autograd异常检测：通过torch.autograd.set_detect_anomaly(True)定位梯度计算问题。

根据需求选择工具，轻量级监控可组合使用nvidia-smi+htop+logging，复杂场景可引入Prometheus+Grafana或Profiler。

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