1.

因为深厚度学在各个领域的广泛应用， PyTorch作为一种流行的深厚度学框架，被越来越许多地用。只是在实际应用中，怎么监控PyTorch的运行状态，以确保训练过程顺利进行，成为一个关键问题。

2. 用top命令监控PyTorch进程

先说说我们能用Linux自带的top命令来监控PyTorch进程。top命令能实时看得出来系统中正在运行的进程，包括它们的CPU和内存用情况。

在终端中输入以下命令：

top

在top界面中， 找到你的PyTorch进程，然后能通过按'h'键查看帮信息，按'q'键退出。

htop是一个更加有力巨大的进程查看器， 它给了交互式的界面能更方便地查看进程信息。

先说说 需要安装htop：

sudo yum install htop

htop

在htop界面中，找到你的PyTorch进程，并查看其CPU和内存用情况。

4. 用psutil库监控PyTorch进程

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进程的状态。

先说说 安装psutil：

pip install psutil

然后在Python脚本中添加以下代码：

import psutil
def monitor_process:
    process = psutil.Process
    while True:
        print}%")
        print.rss / 1024 ** 2} MB")
        print
if __name__ == "__main__":
    pid = os.getpid
    monitor_process

5. 用TensorBoard监控PyTorch训练过程

TensorBoard是TensorFlow的可视化工具，但也能用来监控PyTorch。

先说说 安装TensorBoard：

pip install tensorboard

然后在你的PyTorch训练脚本中添加以下代码：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter
for epoch in range:
    # 训练代码
    writer.add_scalar
    writer.add_scalar
)

再说说在终端中启动TensorBoard：

tensorboard --logdir=runs

然后在浏览器中打开http://localhost:6006即可查看训练过程中的各种指标。

6. 用dstat监控系统性能

dstat是一个许多功能的性能监控工具， 能看得出来CPU、内存、网络和磁盘用情况。

先说说 安装dstat：

sudo yum install dstat

dstat

在dstat界面中，你能看到系统的整体性能指标。

7.

通过以上方法，你能在CentOS上有效地监控PyTorch的运行状态。选择适合你需求的方法进行监控即可。

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