1、在运行Tensorflow等程序时会使用到NVIDIA的GPU，所以在程序运行时需要监控GPU的运行情况
使用 nvidia-smi 命令 ，显示如下：
nvidia-smi 显示解读：
GPU：本机中的GPU编号，为0,1,2等
Name：GPU 类型，GTX1080、Tesla K80等
Persistence-M：是持续模式的状态，持续模式虽然耗能大，但是在新的GPU应用启动时，花费的时间更少，这里显示的是off的状态
Fan：风扇转速，从0到100%之间变动，这个速度是计算机期望的风扇转速，实际情况下如果风扇堵转，可能打不到显示的转速。有的设备不会返回转速，因为它不依赖风扇冷却而是通过其他外设保持低温
Temp：温度，单位摄氏度
Perf：表征性能状态，从P0到P12，P0表示最大性能，P12表示状态最小性能
Pwr:Usage/Cap：能耗表示
Bus-Id：涉及GPU总线的相关信息
Disp.A：Display Active，表示GPU的显示是否初始化
Memory-Usage：显存使用率
Volatile GPU-Util：浮动的GPU利用率
Uncorr. ECC：关于ECC的东西
Compute M.：计算模式
Processes 显示每块GPU上每个进程所使用的显存情况。
注意：显存占用和GPU占用是两个不一样的东西，显卡是由GPU和显存等组成的，显存和GPU的关系有点类似于内存和CPU的关系。
nvidia-smi -L 命令：列出所有可用的 NVIDIA 设备
显示如下：
watch -n 10 nvidia-smi 命令：周期性的显示GPU的情况，10 表示每10秒显示一次
2、关于CPU使用情况查看的命令