在centos系統(tǒng)上高效監(jiān)控pytorch運行狀態(tài)，您可以采取以下幾種策略，針對不同需求選擇合適的方案：
-
GPU監(jiān)控 (nvidia-smi): 如果您使用NVIDIA GPU并已安裝CUDA和cuDNN，nvidia-smi命令是監(jiān)控GPU資源利用率、內存占用和溫度的理想工具。 實時監(jiān)控可以使用watch命令：
watch -n 1 nvidia-smi
這將每秒更新一次GPU狀態(tài)顯示。
-
系統(tǒng)級進程監(jiān)控 (htop): htop是一個交互式進程查看器，能直觀顯示所有進程的資源消耗情況，包括您的pytorch進程。安裝方法：
sudo yum install htop
運行htop即可查看詳細的進程信息。
-
進程監(jiān)控 (top/ps): top和ps命令也能查看進程資源使用情況。例如，使用ps結合grep查找PyTorch進程：
ps aux | grep Python
這會列出所有包含”python“的進程，您需要從中找到您的PyTorch進程。
-
PyTorch內置異常檢測: PyTorch的torch.autograd.set_detect_anomaly(True)可以幫助檢測反向傳播過程中的梯度計算異常，輔助排查問題。
-
自定義日志記錄: 在PyTorch代碼中添加日志記錄功能，記錄訓練過程中的關鍵指標，例如損失值、準確率等，以便追蹤模型訓練的進展。
-
TensorBoard可視化: 雖然TensorBoard是tensorflow的工具，但它也能與PyTorch結合使用。torch.utils.tensorboard模塊允許您將訓練數(shù)據(jù)記錄到TensorBoard，通過瀏覽器界面進行可視化監(jiān)控和分析。
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter('runs/experiment-1') # 在訓練循環(huán)中記錄數(shù)據(jù) writer.add_scalar('Loss/train', loss.item(), epoch) writer.close()然后運行：
tensorboard --logdir=runs
訪問http://localhost:6006查看監(jiān)控界面。
-
第三方監(jiān)控工具 (Prometheus/grafana): 對于更高級的監(jiān)控需求，Prometheus和Grafana等第三方工具可以監(jiān)控系統(tǒng)各種指標，包括CPU、內存、磁盤I/O等，提供更全面的系統(tǒng)級監(jiān)控。
選擇何種監(jiān)控方法取決于您的具體需求和要監(jiān)控的信息類型。 通常，結合使用多種方法可以獲得更全面、更準確的PyTorch運行狀態(tài)監(jiān)控。
