解释这段代码 for response in client.apply_batch_sync(batch, synchronous_master): if response.error: logging.error(response.error) else: vehicles_list.append(response.actor_id)
时间: 2024-02-14 21:24:03 浏览: 24
这段代码使用了Python编写的CARLA的API,用于向CARLA服务器发送一批控制命令并接收响应结果。
具体来说,这段代码的含义是:
- 使用apply_batch_sync()函数向CARLA服务器发送一批控制命令(batch),并等待服务器响应。
- 遍历每个响应结果(response),如果该响应结果中包含了错误信息(response.error),则输出错误日志(logging.error(response.error))。
- 否则,将响应结果中的actor_id加入到vehicles_list列表中。
其中,apply_batch_sync()函数是同步的,即会等待服务器处理完所有控制命令才返回结果。而vehicles_list列表则用于存储所有生成的Actor的ID号。
总体来说,这段代码的作用是将生成的Actor的控制命令发送给CARLA服务器,并将服务器返回的结果进行处理,从而确保生成的Actor被正确地添加到CARLA模拟环境中。
相关问题
请帮我将这段代码改为设置4个固定的NPC代码# Spawn vehicles # -------------- batch = [] for n, transform in enumerate(spawn_points): print('n',n) print('transform',transform) if n >= args.number_of_vehicles: break blueprint = random.choice(blueprints) print('blueprints的长度', len(blueprints)) print('blueprints',blueprints) print('blueprint', blueprint) if blueprint.has_attribute('color'): color = random.choice(blueprint.get_attribute('color').recommended_values) blueprint.set_attribute('color', color) if blueprint.has_attribute('driver_id'): driver_id = random.choice(blueprint.get_attribute('driver_id').recommended_values) blueprint.set_attribute('driver_id', driver_id) blueprint.set_attribute('role_name', 'autopilot') # prepare the light state of the cars to spawn light_state = vls.NONE if args.car_lights_on: light_state = vls.Position | vls.LowBeam | vls.LowBeam # spawn the cars and set their autopilot and light state all together batch.append(SpawnActor(blueprint, transform) .then(SetAutopilot(FutureActor, True, traffic_manager.get_port())) .then(SetVehicleLightState(FutureActor, light_state))) for response in client.apply_batch_sync(batch, synchronous_master): if response.error: logging.error(response.error) else: vehicles_list.append(response.actor_id)
你可以使用以下代码设置4个固定的NPC车辆:
```
# Spawn vehicles
# --------------
batch = []
# Define the spawn points for the NPC vehicles
spawn_points = [
carla.Transform(carla.Location(x=10, y=10, z=0), carla.Rotation()),
carla.Transform(carla.Location(x=20, y=20, z=0), carla.Rotation()),
carla.Transform(carla.Location(x=30, y=30, z=0), carla.Rotation()),
carla.Transform(carla.Location(x=40, y=40, z=0), carla.Rotation())
]
for n, transform in enumerate(spawn_points):
if n >= 4: # Spawn only 4 NPC vehicles
break
blueprint = random.choice(blueprints)
if blueprint.has_attribute('color'):
color = random.choice(blueprint.get_attribute('color').recommended_values)
blueprint.set_attribute('color', color)
if blueprint.has_attribute('driver_id'):
driver_id = random.choice(blueprint.get_attribute('driver_id').recommended_values)
blueprint.set_attribute('driver_id', driver_id)
blueprint.set_attribute('role_name', 'autopilot')
# prepare the light state of the cars to spawn
light_state = vls.NONE
if args.car_lights_on:
light_state = vls.Position | vls.LowBeam | vls.LowBeam
# spawn the cars and set their autopilot and light state all together
batch.append(SpawnActor(blueprint, transform)
.then(SetAutopilot(FutureActor, True, traffic_manager.get_port()))
.then(SetVehicleLightState(FutureActor, light_state)))
for response in client.apply_batch_sync(batch, synchronous_master):
if response.error:
logging.error(response.error)
else:
vehicles_list.append(response.actor_id)
```
在这里,我们手动定义了4个NPC车辆的初始位置,并将其存储在`spawn_points`列表中。然后,我们遍历`spawn_points`列表,仅生成4个NPC车辆。每个NPC车辆的蓝图和外观随机选择,但我们将其角色设置为“autopilot”,以使其自动驾驶。最后,我们将生成的NPC车辆的ID存储在`vehicles_list`列表中。
return torch.batch_norm( RuntimeError: CUDA error: out of memory
出现"RuntimeError: CUDA out of memory"错误是因为GPU显存内存不足。解决方法有以下几种:
1. 将batch_size改小:通过减小每个batch的大小,减少GPU显存的占用量。
2. 使用item()属性获取torch变量的标量值:在取出torch变量的标量值时,使用item()方法而不是直接输出变量本身,可以释放掉一些显存。
3. 添加代码以在测试阶段释放显存:在进行模型测试时,可以添加一些释放显存的代码,例如使用 torch.cuda.empty_cache() 来清理缓存。
如果需要同时利用其他GPU设备,可以按照以下方法进行配置:
1. 使用特定的GPU设备:可以使用 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "2" 来指定使用的GPU设备编号。
2. 使用多GPU并行处理:可以使用 torch.nn.DataParallel(model, device_ids=) 来指定多GPU并行处理时使用的设备编号。
请注意,在以上解决方法中,具体的设备编号和配置方式可能因实际情况不同而有所不同。