device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) image = image.to(device)为什么报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误可能是因为你的PyTorch版本没有安装CUDA。如果你想在GPU上运行你的模型，你需要安装支持CUDA的PyTorch版本并且确保你的显卡支持CUDA。你可以尝试升级你的PyTorch版本或者重新安装一个支持CUDA的PyTorch版本。如果你不想使用GPU，你可以将第一行代码改为device = torch.device("cpu")。

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'''Training script. ''' import os from tqdm import tqdm import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader from torch.optim import Adam, lr_scheduler from torchsummary import summary from torchvision import transforms import torch.distributed as dist import torch.multiprocessing as mp from models.resnet50 import ResNet50 from runtime_args import args from load_dataset import LoadDataset from plot import plot_loss_acc from helpers import calculate_accuracy device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() and args.device == 'gpu' else 'cpu') if not os.path.exists(args.graphs_folder) : os.mkdir(args.graphs_folder) model_save_folder = 'resnet_cbam/' if args.use_cbam else 'resnet/' if not os.path.exists(model_save_folder) : os.mkdir(model_save_folder) def train(gpu, args): '''Init models and dataloaders and train/validate model. ''' rank = args.rank * args.gpus + gpu world_size = args.gpus * args.nodes dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://', world_size=world_size, rank=rank) model = ResNet50(image_depth=args.img_depth, num_classes=args.num_classes, use_cbam=args.use_cbam) torch.cuda.set_device(gpu) model.cuda(gpu) optimizer = Adam(model.parameters(), lr=args.learning_rate) lr_decay = lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=args.decay_rate) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss().cuda(gpu) summary(model, (3, 224, 224)) model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[gpu]) train_dataset = LoadDataset(dataset_folder_path=args.data_folder, image_size=args.img_size, image_depth=args.img_depth, train=True, transform=transforms.ToTensor()) test_dataset = LoadDataset(dataset_folder_path=args.data_folder, image_size=args.img_size, image_depth=args.img_depth, train=False, transform=transforms.ToTensor()) train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSample

### 审查与优化 PyTorch 分布式训练脚本

对于使用ResNet50、CUDA以及Adam优化器的PyTorch分布式训练脚本，确保其高效运行的关键在于合理配置数据并行机制。DDP作为一种有效的分布式训练方法，在PyTorch中实现了数据并行训练[^2]。

#### 初始化环境设置
确保所有参与训练的过程能够正确初始化进程组，并指定合适的后端支持（如NCCL）。这一步骤至关重要，因为不当的初始化可能导致通信障碍或者性能瓶颈。

import torch.distributed as dist
dist.init_process_group(backend='nccl')

#### 构建模型实例
当创建模型时，应该考虑采用`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`封装基础模型对象。这样做不仅可以让各个GPU拥有独立的模型副本，还能保证参数更新的一致性。

model = torchvision.models.resnet50().cuda()
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)

#### 数据加载器配置
为了防止不同进程中读取相同的数据片段造成冗余计算，应当利用`DistributedSampler`来划分数据集，使得每台机器处理互不重复的部分。

train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset)
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    dataset,
    batch_size=batch_size,
    sampler=train_sampler,
    num_workers=workers,
    pin_memory=True
)

#### 训练循环调整
在定义损失函数之后，应用Adam作为优化算法，并注意梯度累积操作可能带来的影响；有时适当减小学习率有助于提高收敛速度而不牺牲最终精度。

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

for epoch in range(start_epoch, epochs):
    train_sampler.set_epoch(epoch)
    
    model.train()

    for i, (input, target) in enumerate(data_loader):

        output = model(input.cuda())
        loss = criterion(output, target.cuda())

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

上述代码段展示了如何构建一个基本框架来进行高效的多GPU/多节点间的协同工作。然而，针对具体应用场景还可能存在进一步调优的空间，比如探索更精细的任务调度策略或是引入混合精度训练技术以加速迭代过程。

import torchimport cv2import numpy as npfrom models.experimental import attempt_loadfrom utils.general import non_max_suppressionclass YoloV5Detector: def __init__(self, model_path, conf_thresh=0.25, iou_thresh=0.45): self.conf_thresh = conf_thresh self.iou_thresh = iou_thresh self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.model = attempt_load(model_path, map_location=self.device) self.model.eval() def detect(self, image_path): img = cv2.imread(image_path) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = img.transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device).float() / 255.0 # Run inference with torch.no_grad(): results = self.model(img, size=img.shape[-2:]) results = non_max_suppression(results, conf_thres=self.conf_thresh, iou_thres=self.iou_thresh) return results

这是一个使用 YOLOv5 模型进行目标检测的 Python 代码。该类 YoloV5Detector 包含了模型加载、图片预处理和推理的功能。具体来说，会使用 OpenCV 库读取图片，将其转换为 RGB 格式，然后转换为 PyTorch 的 Tensor 格式，并将其送入 YOLOv5 模型中进行推理。最后，使用非极大值抑制算法（NMS）筛选出检测出来的物体，并返回结果。其中，conf_thresh 和 iou_thresh 分别表示置信度和重叠阈值，可以通过调整这两个参数来控制检测结果的准确率和召回率。