如何测试stanfordnlp是否在gpu上运行？

Question

我如何测试stanfordnlp是否在GPU上运行？

Here是一些示例代码：

import stanfordnlp
stanfordnlp.download('en')   # This downloads the English models for the neural pipeline
nlp = stanfordnlp.Pipeline() # This sets up a default neural pipeline in English
doc = nlp("Barack Obama was born in Hawaii.  He was elected president in 2008.")
doc.sentences[0].print_dependencies()

我做了些改动，以指向我的模型目录：

config = {'models_dir': '/scratch/lklein/models'}
nlp = stanfordnlp.Pipeline(**config)

我的机器具有CUDA，当我运行代码时，得到以下输出：

Use device: gpu
---
Loading: tokenize
With settings: 
{'model_path': '/scratch/lklein/models/en_ewt_models/en_ewt_tokenizer.pt', 'lang': 'en', 'shorthand': 'en_ewt', 'mode': 'predict'}

...

因此设置正确，它确实检测到了gpu。如何计算查询？理想情况下，我正在寻找类似spacy的require_gpu。

Answer 1

您可以在执行代码时尝试以bash运行require_gpu。

话虽如此，默认行为是在可用时使用GPUnvidia-smi