cudnn.benchmark = True device = torch.device("cuda")

时间: 2023-05-20 19:05:19 浏览: 144
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浅谈pytorch torch.backends.cudnn设置作用

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这是一段用于在 PyTorch 中优化 GPU 运算的代码，其中 cudnn.benchmark = True 表示使用 cuDNN 库进行卷积计算的优化，而 device = torch.device("cuda") 则表示将计算放到 GPU 上进行。
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cudnn.benchmark = True device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

As an AI language model, I can tell you that this code seems to be setting the cudnn benchmark to True and checking if a CUDA-enabled device is available. If a CUDA-enabled device is available, it ...

try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

这段代码是一个Python脚本...- select_device：用于选择PyTorch的设备，可以选择CPU或GPU。 - time_synchronized：用于在CPU和GPU之间同步时间。 这些函数都是用于方便PyTorch训练的实用函数，可以大大简化代码编写。

解释代码 if Cuda: if distributed: model_train = model_train.cuda(local_rank) model_train = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model_train, device_ids=[local_rank], find_unused_parameters=True) else: model_train = torch.nn.DataParallel(model) cudnn.benchmark = True model_train = model_train.cuda() with open(train_annotation_path, encoding='utf-8') as f: train_lines = f.readlines() with open(test_annotation_path, encoding='utf-8') as f: val_lines = f.readlines() num_train = len(train_lines) num_val = len(val_lines) np.random.seed(10101) np.random.shuffle(train_lines) np.random.seed(None)

如果未进行分布式训练，则使用 torch.nn.DataParallel 方法将模型包装为数据并行模型，并使用 cudnn.benchmark = True 来启用 cuDNN 自动寻找最适合当前硬件的卷积算法。最后，将模型转移到 GPU 上。 接下来，...

对于代码： # 创建一个transformer模型对象，并将其移动到GPU上（如果有） model = TransformerModel(input_size=input_size, output_size=output_size, num_layers=num_layers, num_heads=num_heads, dim_feedforward=dim_feedforward, dropout=dropout) device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print("use device: ",device) torch.cuda.set_device(device) torch.backends.cudnn.benchmark = True model=model.to(device) # 定义一个损失函数，这里使用均方误差损失函数 criterion = nn.MSELoss() # 定义一个优化器，这里使用Adam优化器 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 开始训练模型 for epoch in range(num_epochs): model.train() # 设置模型为训练模式 train_loss = 0.0 # 初始化训练损失为0.0 for i, (inputs, outputs) in enumerate(train_loader): # 前向传播，得到模型的预测输出 inputs=inputs.to(device) outputs=outputs.to(device) preds = model(inputs, outputs) 它报错了： RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking argument for argument index in method wrapper__index_select) 这是为什么？

这个错误是由于模型的输入数据和标签数据不在同一个设备上引起的。根据代码，你已经将模型移动到GPU上...inputs=inputs.to(device) outputs=outputs.to(device) 将其放在 for 循环中加载数据的那个位置即可。

global args args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # Create save directory if not os.path.exists(args.save_dir): os.makedirs(args.save_dir) model_dir = "./%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%.2f" % (args.save_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) log_file_name = "%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%d.txt" % (model_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) if not os.path.exists(model_dir): print("model_dir:", model_dir) os.mkdir(model_dir) torch.backends.cudnn.benchmark = True

然后，它设置了 CUDA 环境变量，指定使用 GPU 进行训练。接着，它创建了一个保存模型的目录，如果目录不存在的话就会创建。其中，模型路径的命名规则为“save_dir/model_layer_层数_lr_学习率_ratio_感知率”。同时...

修改一下这段代码在pycharm中的实现，import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") torch.backends.cudnn.benchmark = True best_acc = 0.0 train_dataset = data.TensorDataset(train_data, train_labels) test_dataset = ...

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) parser_car_det = argparse.ArgumentParser() # parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--source', type=str, default='input/3.mp4', help='source') # file/folder, 0 for webcam # parser.add_argument('--source', type=str, default='rtsp://admin:hik12345@192.168.1.64:554//Streaming/Channels/101', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser_car_det.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser_car_det.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser_car_det.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser_car_det.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser_car_det.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser_car_det.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser_car_det.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser_car_det.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser_car_det.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser_car_det.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser_car_det.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser_car_det.add_argument('--idx', default='2', help='idx') self.opt_car_det = parser_car_det.parse_args() self.opt_car_det.img_size = check_img_size(self.opt_car_det.img_size) half = 0 source_car_det, weights_car_det, view_img_car_det, save_txt_car_det, imgsz_car_det = self.opt_car_det.source, self.opt_car_det.weights, self.opt_car_det.view_img, self.opt_car_det.save_txt, self.opt_car_det.img_size self.device_car_det = torch_utils.select_device(self.opt_car_det.device) self.half_car_det = 0 # half precision only supported on CUDA cudnn.benchmark = True

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) 表示使用父类的构造函数来初始化子类，这里父类是 Ui_MainWindow。 parser_car_det = argparse.ArgumentParser() 表示定义了一个解析器，用来解析输入的参数。

我希望使用cuda加速，请修改这段代码device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = ShuffleNet().to(device)

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() and not torch.cuda.deterministic else 'cpu') # 如果有GPU并且不是在做调试确定性的测试 model = ShuffleNet() model = model.to(device) # 将模型...

为什么我在用torch.cuda.set_device(device)指定设备后还是在用cpu训练？如何不用.to(device)而默认所有都用gpu？

使用torch.cuda.set_device(device)方法可以设置在使用GPU设备时使用的默认设备。但是，这并不会自动将模型和数据移动到指定的设备上。要将模型和数据移动到GPU设备上，需要使用.to(device)方法将它们显式地移动...
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if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda") # 选择GPU else: device = torch.device("cpu") # 没有GPU，选择CPU # 在模型中使用GPU model = MyModel().to(device) 启用CUDNN： ...

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device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 加载 CUDNN torch.backends.cudnn.enabled = True torch.backends.cudnn.benchmark = True 在上面的代码中，我们开启了 ...

cuda version: 11.2对应torch

CUDA (Compute Unified Device Architecture) 版本 11.2 是针对 NVIDIA GPU 的一种并行计算平台和编程模型，它允许... torch.backends.cudnn.benchmark = True # 优化性能 else: device = torch.device("cpu")

RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

torch.backends.cudnn.benchmark = True torch.backends.cudnn.enabled = True torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.autograd.set_detect_anomaly(True) 4. If the error persists, try running ...

in compute_loss cls_logits_per_img[valid_idxs_per_img], RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging conside

torch.backends.cudnn.benchmark = True torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.autograd.set_detect_anomaly(True) 然后，当程序抛出异常时，你将会看到更详细的错误信息，包括堆栈跟踪和其他有用...
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