module.to(device_type)卡住

当 `module.to(device_type)` 卡住时，可能是因为你的代码正在等待设备上的某些资源被释放，而这些资源正在被其他程序或线程占用。你可以尝试以下几个解决方法：

1. 检查你的代码是否有死循环或者递归调用导致进程卡住，如果有，及时修复；
2. 确保你的设备驱动程序和 CUDA 工具包已正确安装，并且版本与 PyTorch 要求的版本匹配；
3. 尝试使用 `torch.cuda.empty_cache()` 函数清空 CUDA 缓存，释放显存资源；
4. 尝试关闭其他占用显存资源的程序或进程；
5. 尝试使用更高版本的 PyTorch 或者更新的显卡驱动程序。

如果以上方法均不能解决问题，你可以尝试在 PyTorch 的 GitHub 仓库中提交 issue，寻求开发者帮助。

相关问题

def __init__(self, module, device_ids=None, output_device=None, dim=0): super(DataParallel, self).__init__() device_type = _get_available_device_type() if device_type is None: self.module = module self.device_ids = [] return if device_ids is None: device_ids = _get_all_device_indices() if output_device is None: output_device = device_ids[0] self.dim = dim self.module = module self.device_ids = list(map(lambda x: _get_device_index(x, True), device_ids)) self.output_device = _get_device_index(output_device, True) self.src_device_obj = torch.device(device_type, self.device_ids[0]) _check_balance(self.device_ids) if len(self.device_ids) == 1: self.module.to(self.src_device_obj)这段代码什么意思

这段代码是 PyTorch 中 `DataParallel` 类的构造函数，用于实现数据并行。`DataParallel` 可以在多个 GPU 上并行运行模型以加速训练过程。

具体来说，这段代码的作用如下：

- 接受一个模型 `module` 和一些可选参数 `device_ids`、`output_device` 和 `dim`。
- 检查当前计算机可用的设备类型，并根据可用设备类型设置模型的 `module` 和 `device_ids`。
- 如果 `device_ids` 为 `None`，则将 `device_ids` 设置为当前计算机上的所有可用设备编号，即 `_get_all_device_indices()` 函数返回的结果。
- 如果 `output_device` 为 `None`，则将 `output_device` 设置为 `device_ids` 中的第一个设备编号。
- 设置并行操作的维度 `dim`，默认为 0。
- 将 `device_ids` 中的设备编号映射到 PyTorch 的设备对象。
- 检查 `device_ids` 是否负载均衡，并在不平衡的情况下打印警告信息。
- 如果 `device_ids` 只有一个设备编号，则将 `module` 移动到该设备上。

self.module.to(self.src_device_obj) AttributeError: 'str' object has no attribute 'to'

根据提供的引用内容，发生了多个错误。根据和的引用，第一个错误是`AttributeError:'module' object has no attribute 'text_format'`，第二个错误是`AttributeError: 'EasyDict' object has noattribute 'has_key'`。根据的引用，可以通过在代码上方(train.py)增加一行`import google.protobuf.text_format`来解决这个问题。另外，根据的引用，第三个错误是`TypeError: a byte-like Objectis required, not ‘str’`，这个错误可以通过修改代码中的数据类型来解决。
关于`self.module.to(self.src_device_obj)`的错误，根据提供的引用内容中没有找到相关信息，无法提供具体解决办法。请检查代码逻辑和相关的类、方法或函数来寻找问题所在，并确保`self.src_device_obj`的类型正确并且具有`to`属性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>