def train(cfg, args): # clear up residual cache from previous runs if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.empty_cache() # main training / eval actions here # fix the seed for reproducibility if cfg.SEED is not None: torch.manual_seed(cfg.SEED) np.random.seed(cfg.SEED) random.seed(0) # setup training env including loggers logging_train_setup(args, cfg) logger = logging.get_logger("visual_prompt") train_loader, val_loader, test_loader = get_loaders(cfg, logger) logger.info("Constructing models...") model, cur_device = build_model(cfg) logger.info("Setting up Evalutator...") evaluator = Evaluator() logger.info("Setting up Trainer...") trainer = Trainer(cfg, model, evaluator, cur_device) if train_loader: trainer.train_classifier(train_loader, val_loader, test_loader) else: print("No train loader presented. Exit") if cfg.SOLVER.TOTAL_EPOCH == 0: trainer.eval_classifier(test_loader, "test", 0)
时间: 2023-06-18 13:05:17 浏览: 56
这是一个训练函数的代码,它接受两个参数:cfg 和 args。在函数中,首先清除之前运行的缓存,然后设置随机种子以便实现可重复性。接下来,设置日志记录器,获取数据加载器并构建模型。然后设置评估器和训练器,并调用训练器的 train_classifier 方法来训练分类器。如果没有提供训练数据加载器,则输出“没有训练加载器呈现。退出”。最后,如果 SOLVER.TOTAL_EPOCH 为 0,则调用训练器的 eval_classifier 方法在测试数据集上评估分类器。
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if cfg.MODEL.DIST_TRAIN: torch.cuda.set_device(args.local_rank)
### 回答1:
这行代码的作用是,如果cfg.MODEL.DIST_TRAIN为真,则设置当前进程使用的GPU设备为args.local_rank所指定的设备。这通常用于分布式训练中,确保每个进程使用不同的GPU设备,避免GPU资源竞争。
### 回答2:
如果cfg.MODEL.DIST_TRAIN为真,则执行torch.cuda.set_device(args.local_rank)语句。这是一个用于分布式训练的代码块,它将指定当前进程使用的GPU设备的索引。在分布式训练中,多个进程可以同时训练模型,每个进程负责不同的GPU设备。通过设置args.local_rank为当前进程使用的GPU设备的索引,我们可以确保每个进程使用不同的GPU设备进行训练,从而实现模型的并行训练。这对于处理大型数据集和复杂模型尤为重要,它可以提高训练速度和效率,并充分利用多个GPU设备的计算资源。通过使用torch.cuda.set_device函数,我们可以将当前进程设置为指定的GPU设备,确保模型参数和计算都在该设备上执行。这样,每个进程都可以在自己的设备上独立地训练模型,无需共享内存或数据,从而降低了通信和同步的开销。
device = torch.device("cuda:" + cfg.DEVICE if cfg.USE_CUDA else "cpu")
这段代码的作用是将模型运行的设备设置为 GPU,如果没有可用的 GPU,则使用 CPU。其中,`cfg.DEVICE` 是指定的 GPU 设备号,`cfg.USE_CUDA` 是一个布尔值,表示是否使用 GPU。如果 `cfg.USE_CUDA` 为真,那么 `device` 就是 `"cuda:" + cfg.DEVICE`,否则 `device` 就是 `"cpu"`。最终,这个设备会被传递给模型,用于模型的运算。