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TensorBoard中如何显示网络结构图中的GPU／CPU使用情况？

在深度学习领域，TensorBoard作为TensorFlow的强大可视化工具，深受广大科研人员和工程师的喜爱。它不仅可以帮助我们直观地观察模型训练过程中的各种数据，还能展示网络结构图。然而，在使用TensorBoard时，许多用户可能会遇到一个问题：如何在网络结构图中显示GPU/CPU的使用情况？本文将为您详细解答这一问题。

一、TensorBoard简介

TensorBoard是TensorFlow提供的一个可视化工具，主要用于展示TensorFlow模型训练过程中的各种数据，如损失函数、准确率、梯度、变量值等。通过TensorBoard，我们可以更直观地了解模型训练过程，及时发现并解决问题。

二、TensorBoard显示网络结构图

在TensorBoard中，我们可以通过以下步骤展示网络结构图：

在TensorFlow代码中，使用tf.summary.graph()函数生成网络结构图。例如：

import tensorflow as tf



# 定义模型

model = tf.keras.models.Sequential([

    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),

    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')

])



# 生成网络结构图

tf.summary.create_file_writer('logs').add_graph(model)

启动TensorBoard服务器。在终端中运行以下命令：

tensorboard --logdir=logs

在浏览器中输入TensorBoard服务器地址（默认为http://localhost:6006/），即可查看网络结构图。

三、在TensorBoard中显示GPU/CPU使用情况

TensorBoard本身并不直接提供显示GPU/CPU使用情况的功能。但是，我们可以通过以下方法间接地获取GPU/CPU使用情况：

使用nvidia-smi命令查看GPU使用情况

在终端中运行以下命令：

nvidia-smi

该命令会显示当前所有GPU的使用情况，包括GPU利用率、显存使用情况、内存占用等信息。

使用top或htop命令查看CPU使用情况

在终端中运行以下命令：

top

或

htop

这两个命令会显示当前CPU的使用情况，包括各个进程的CPU占用率、内存占用等信息。

四、案例分析

假设我们正在训练一个卷积神经网络（CNN）模型，该模型使用了GPU加速。在训练过程中，我们想要实时查看GPU和CPU的使用情况。

在TensorFlow代码中，使用tf.summary.create_file_writer()函数生成网络结构图，并添加GPU/CPU使用情况的日志：

import tensorflow as tf

import subprocess



# 定义模型

model = tf.keras.models.Sequential([

    tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),

    tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),

    tf.keras.layers.Flatten(),

    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),

    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')

])



# 生成网络结构图

tf.summary.create_file_writer('logs').add_graph(model)



# 获取GPU/CPU使用情况

def get_gpu_cpu_usage():

    gpu_usage = subprocess.check_output(['nvidia-smi', '--query-gpu=utilization.gpu', '--format=csv,noheader,nounits']).decode('utf-8').strip()

    cpu_usage = subprocess.check_output(['top', '-bn1', '-i', 'cpu']).decode('utf-8').split('\n')[1].split()[9]

    return gpu_usage, cpu_usage



# 添加GPU/CPU使用情况的日志

for step in range(100):

    gpu_usage, cpu_usage = get_gpu_cpu_usage()

    with tf.summary.create_file_writer('logs/train').add_scope() as scope:

        tf.summary.scalar('gpu_usage', float(gpu_usage), step=step, name='gpu_usage')

        tf.summary.scalar('cpu_usage', float(cpu_usage), step=step, name='cpu_usage')

启动TensorBoard服务器，并在浏览器中查看网络结构图以及GPU/CPU使用情况。

通过以上方法，我们可以在TensorBoard中实时查看GPU/CPU使用情况，从而更好地了解模型训练过程中的资源消耗。