tsc-auto 0.18

Auto selector for GPU and CUDA, support the detection of tensorflow or torch

安装

pip install tsc-auto

功能1: ta

介绍

• 可以自动检测 torch 和 tensorflow 版本, 并自动设置环境变量相应的 cuda, 同时自动选择占用显存最低的显卡运行.
• 可以实现自动后台运行运行并记录和查看日志/中止程序.
• 需要在 anaconda 环境下使用.
• 在程序终止时可以自动发送微信通知.

使用方式

• 查看帮助: ta --help
• 自动选择最低显存占用显卡跑 torch 的 cnn.py 程序: ta -p -a cnn.py
• 手动选择编号0和1的显卡跑 tensorflow 的 cnn.py 程序: ta -t -d 0,1 -a cnn.py
• 发送通知（借助 pushplus 实现)
  1. 微信登录: https://pushplus.plus/login.html
  2. 激活微信公众号, 接收文章推送, 关闭消息免打扰
  3. 获取token: https://pushplus.plus/push1.html
  4. 测试: ta -x 你的token -o echo 成功
  5. 注意: 运行机需要联网; 不能使用ta自带的后台运行方式(可以手动nohup); 频率太高可能封号/封ip

cuda的位置默认在用户主目录 (可以使用 ln -s 软链接)

• ...
• ~/cuda/8.0
• ...
• ~/cuda/11.3
• ...

下载处理好的cuda

• 链接: https://pan.baidu.com/s/1tXzED_8GZjJzm_SFzMTbKA 提取码: 3edj

如果自行安装 cuda 和 cudnn, 需要处理的方式

• cd ~/cuda
• mv /usr/local/cuda-11.0/ 11.0
• cp cudnn-v8.2.0.53/include/cudnn.h 11.0/include/
• cp cudnn-v8.2.0.53/lib64/libcudnn* 11.0/lib64
• chmod a+r 11.0/include/cudnn.h 11.0/lib64/libcudnn*

功能2: tkill

介绍

• 用于限制linux系统的cpu/gpu资源使用, 例如可以针对以下内容进行限制:

{
    's': 10,  # 多少秒检测一次
    'cpu_core_u': 2147483647,  # 一个用户-最多CPU占用(百分比,如100表示占满1个超线程)
    'gpu_card_u': 2,  # 一个用户-最多显卡(张)
    'gpu_mem_u': 24,  # 一个用户-最大显存(GB)
    'gpu_card': 2,  # 单进程-最多显卡(张)
    'gpu_mem': 21000,  # 单进程-最大显存(MB)
    'gpu_day': 15,  # 单进程-最长显卡占用时间(天)
    'cpu_day': 15,  # 单进程-最长cpu占用时间(天)
    'cpu_day_core_limit': 80,  # CPU占用百分比超过此值的进程才会使 cpu_day 配置生效
    'ignore_u': {'999',},  # 忽略的用户, 默认会包含 /etc/passwd 中路径不含有 /home/ 的用户
    'include_u': {'example_user',},  # 不可忽略的用户, 优先级高于 ignore_u
    # 针对每个特殊配置设置用户，没写的默认使用上述设置，越靠list后面的优先级越高会覆盖前面一样的用户配置
    'conf': [
        {  # 一组配置和对应的用户
            'gpu_mem': 24000,
            'conf_u': {'tsc'},  # 使用这组配置的用户
        },
    ],
    # 针对每个用户的额外配置, 没写的默认使用上述设置, 优先级最高
    'user': {
        'example_user': {
            'gpu_mem_u': 41,
            'gpu_card_u': 3,
        },
    },
}

使用方式

• 查看帮助: tkill -h
• 首先, 运行 tkill -c 'kill.config' -t 再终止程序(ctrl+c), 用于生成默认配置文件
• 然后, 修改配置文件的内容
• 最后, 运行 tkill -c 'kill.config' 开启限制程序