一、 前言

在深厚度学的道路上，PyTorch作为一款烫门的深厚度学框架，其运行状态的监控显得尤为关键呃。近期，我在Ubuntu系统下安装PyTorch的过程中，遇到了不少许挑战，但到头来成功克服。

二、 安装PyTorch

先说说我们需要在Ubuntu系统下安装PyTorch。

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-pip
pip3 install torch torchvision torchaudio

三、 监控GPU状态

在Ubuntu系统中，我们能用`nvidia-smi`命令来监控GPU的状态。

watch -n 1 nvidia-smi

这玩意儿命令会每秒刷新鲜一次GPU的用情况， 包括内存消耗、温度等。

四、 安装psutil库

psutil是一个跨平台的库，能用来获取系统用情况和进程信息。你能在Python脚本中用它来监控PyTorch进程。

pip install psutil

五、 用top命令

top是一个常用的进程查看器，能看得出来CPU和内存的用情况。在Ubuntu系统中， 你能用以下命令来启动top：

sudo apt-get install htop
htop

六、用torch.utils.tensorboard

torch.utils.tensorboard模块允许您将训练数据记录到TensorBoard，通过界面进行可视化监控和琢磨。

pip install tensorboard
tensorboard --logdir=runs

在浏览器中打开http://localhost:6006，你能看到训练过程中的各种指标。

七、 用pytorch-metrics

pytorch-metrics是一个用于评估PyTorch中的各种指标。

pip install pytorch-metrics

在PyTorch脚本中用它：

from pytorch_metrics import Accuracy
accuracy = Accuracy
for epoch in range:
    # 你的训练代码
    predictions = model
    print}")

八、 用系统级进程监控

htop是一个交互式的进程查看器，能直观看得出来全部进程的材料消耗情况，包括您的PyTorch进程。

九、 用monitor_process函数

import psutil
import os
def monitor_process:
    process = psutil.Process
    while True:
        print}%")
        print.rss / 1024 ** 2} MB")
        print
if __name__ == "__main__":
    pid = os.getpid  # 获取当前脚本的PID
    monitor_process

十、用TensorBoard

TensorBoard是TensorFlow的可视化工具，但也能用来监控PyTorch的运行状态。你需要安装tensorboard和tensorboardX。

pip install tensorboard tensorboardX
tensorboard --logdir=runs

十一、

通过以上方法，你能在Ubuntu系统中有效地监控PyTorch的运行状态。这些个方法能帮你更优良地了解，及时找到并解决问题。

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