devices_node
时间: 2024-04-20 11:22:58 浏览: 13
`devices_node` 是一个在 Linux 内核中用于表示设备节点的数据结构。它是 Linux 设备模型中的一个重要概念,用于管理和表示系统中的各种设备。
在 Linux 内核中,每个设备都被表示为一个 `struct device` 结构体。这个结构体包含了设备的各种属性和方法,以及指向设备驱动程序的指针。`devices_node` 则是 `struct device` 结构体中的一个成员,用于将设备节点链接到设备模型的层次结构中。
通过 `devices_node`,可以创建一个层次结构,将设备按照一定的组织方式连接起来。例如,可以使用 `devices_node` 将设备按照总线、子系统或其他逻辑关系进行组织。
设备节点的创建和管理是通过设备模型层提供的函数和接口来完成的。例如,可以使用 `device_create()` 函数创建一个设备节点,或者使用 `device_register()` 函数将设备节点注册到设备模型中。
通过 `devices_node`,可以方便地在系统中查找和访问设备节点,以及进行设备节点之间的关联和操作。
相关问题
devices_node的具体内容
`devices_node` 并不是一个具体的内容,而是一个我在之前回答中错误地提到的术语。我混淆了 `struct device` 和 `devices_node` 的概念。
在 Linux 内核中,`struct device` 是用于表示设备的数据结构,它包含了设备的各种属性和方法,并用于将设备节点连接到设备模型的层次结构中。
`struct device` 中的一些重要成员包括:
- `struct device *parent`:指向设备模型中父设备的指针。
- `struct device_private *p`:指向设备私有数据的指针。
- `struct kobject kobj`:用于管理设备的内核对象。
- `const char *init_name`:设备的初始名称。
- `struct device_driver *driver`:指向设备驱动程序的指针。
此外,`struct device` 还可以包含其他与设备相关的信息,例如设备的地址、IRQ 线路等。
对于每个设备节点,都会在设备模型中创建相应的 `struct device` 对象,并将其连接到设备模型的层次结构中。这样可以方便地在系统中查找和访问设备节点,以及进行设备节点之间的关联和操作。
希望这次回答能更清楚地解释 `struct device` 的概念。对于具体的设备节点信息,需要根据具体的设备和系统来查看相应的文档或代码。
(scan) su@su:~/scan-project/SCAN/openselfsup$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 bash tools/dist_train.sh configs/scan/sd198-20/wrn_v1.py 1 usage: launch.py [-h] [--nnodes NNODES] [--node_rank NODE_RANK] [--nproc_per_node NPROC_PER_NODE] [--master_ad
这个错误看起来和你的命令行参数有关。从错误信息来看,你使用了 `launch.py` 脚本启动分布式训练,但是传入的参数不正确。
具体来说,`launch.py` 脚本需要以下参数:
- `training_script`:训练脚本的路径。
- `--nproc_per_node`:每个节点上使用的 GPU 数量。
- `--nnodes`:节点数。
- `--node_rank`:当前节点的编号。
- `--master_addr`:主节点的 IP 地址。
- `--master_port`:主节点的端口号。
你使用的命令行中,第一个参数是训练脚本的路径,但是第二个参数是一个数字 `1`,这可能是你想要传给 `--nproc_per_node` 参数的值。但是,`launch.py` 脚本会将 `1` 解析为 `training_script` 参数的值,从而导致参数不匹配的错误。
因此,你需要将命令行中的参数按照上述要求进行传递。一个正确的命令行示例可能如下所示:
```
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 --nnodes=1 --node_rank=0 --master_addr=localhost --master_port=1234 train.py configs/scan/sd198-20/wrn_v1.py
```
这里假设你只使用了一台机器进行分布式训练,因此 `--nnodes` 参数设置为 `1`,`--node_rank` 参数设置为 `0`,且 `--master_addr` 参数设置为 `localhost`,`--master_port` 参数设置为 `1234`。具体的参数值应该根据你的实际情况进行修改。