超轻量级！
一行代码实现GPU自动选择、GPU任务排队！即插即用！
一条命令实现Redis数据维护、GPU信息统计！随时随地查看GPU占用情况！
支持等待指定GPU，支持自动选择！
Redis安装可参考 一个邓：非Root用户在Linux安装Redis并允许远程连接此数据库
GPU监控工具引用自nvitop
安装Python对Redis的依赖包Redis
pip install nvitop
pip install redis
python queuer.py
推荐使用Hydra Config类作为配置类，Demo中为了方便演示以及兼容各种框架，使用了普通配置类
nohup python maintain_redis_data.py
定时（默认为3s）更新Redis信息，删除掉“死进程”对应的值，并将GPU的占用情况、进程信息上传到Redis并维护
当想在自己的代码中使用时，只需使用
config = set_config_gpus(config)
调用环境上下文
class Config:
use_gpu = True
wait_gpus = True # 是否愿意接受排队等待
cuda_max_memory_utilization = 0.2 # nvitop的gpu最大内存使用阈值
cuda_min_free_memory = "35GiB" # nvitop的gpu最大内存使用量
visible_cuda = 'auto_select_1' # 使用“auto_select_[想要使用的GPU数量]”前缀自动选择可用GPU，或者使用列表指定GPU
# visible_cuda = [1, 2, 3, 6] # 使用“auto_select_[想要使用的GPU数量]”前缀自动选择可用GPU，或者使用列表指定GPU
# 以下为自动调整参数，无需手动改
default_device = "cuda:0" # 程序自动调整，默认的设备
task_id = None # 程序自动调整，如果选择等待GPU，那么这将是排队的号，此处无需填写，由程序自动生成
confirm_gpu_free = False # 程序自动调整，用于标识当前训练任务是否已经确认了GPU出于空闲，如果两次都等到了相同的GPU那么就认为该GPU空闲
last_confirm_gpus = None # 程序自动调整，记录第一次确认空闲的gpus
if __name__ == '__main__':
config = Config()
config = set_config_gpus(config)
print()
即可获取到可用GPU，支持等待指定GPU，也支持自动选择
手机端和电脑端均可通过Redis客户端来实时查看自己的任务排队情况、GPU占用情况等各种信息，并可调整任务队列！
ios： RediFri 免费
mac： AnotherRedisDesktopManager 免费
注意：要想随时随地查看Redis信息，脱离内网使用，需要将内网网址替换为内网穿透的网址！
使用请注明出处！谢谢