PyTorch Linux环境如何监控

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。