GPU排队脚本如何实现空闲触发python脚本

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先创建脚本：

vim narrow_setup.py

cmd = 'python xxx.py'这句可以设置你要运行的python脚本

# author: muzhan# contact: levio.pku@gmail.comimport osimport sysimport time cmd = 'python ~/hehe.py' def gpu_info():    gpu_status = os.popen('nvidia-smi | grep %').read().split('|')    gpu_memory = int(gpu_status[2].split('/')[0].split('M')[0].strip())    gpu_power = int(gpu_status[1].split('   ')[-1].split('/')[0].split('W')[0].strip())    return gpu_power, gpu_memory def narrow_setup(interval=2):    gpu_power, gpu_memory = gpu_info()    i = 0    while gpu_memory > 1000 or gpu_power > 20:  # set waiting condition        gpu_power, gpu_memory = gpu_info()        i = i % 5        symbol = 'monitoring: ' + '>' * i + ' ' * (10 - i - 1) + '|'        gpu_power_str = 'gpu power:%d W |' % gpu_power        gpu_memory_str = 'gpu memory:%d MiB |' % gpu_memory        sys.stdout.write('\r' + gpu_memory_str + ' ' + gpu_power_str + ' ' + symbol)        sys.stdout.flush()        time.sleep(interval)        i += 1    print('\n' + cmd)    os.system(cmd) if __name__ == '__main__':    narrow_setup()

直接运行脚本：

python narrow_setup.py

就可以监听nvidia-smi中的信息，以伺机触发python脚本~

运行结果如下：

等待机会中... 如果gpu显存和功耗低于某个值时，就会触发python脚本。

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