在每个训练时期后获得 memory 用法 - Tensorflow 版本 1.15

Question

我正在使用需要 tensorflow 版本 1.15 的代码。

但是，我想记录 memory 在 BERT model 的每个训练周期后使用的数量。在 tensorflow 版本 2 中，这可以通过tf.config.experimental.get_memory_usage来实现。 我怎样才能对 1.15 版做同样的事情？ 如果它不是 tensorflow 的功能，是否有另一种方法可以在每个纪元后记录 memory 的使用情况？

提前致谢，如果问题很简单 - 初学者，我们深表歉意

编辑：我对 GPU 的用法感兴趣

Answer 1

定期调用psutil向操作系统询问最近的资源消耗情况。

import psutil

mem = psutil.virtual_memory()
print(mem)