args.device = torch.device('cuda:'+str(args.gpu_id))

时间: 2023-05-19 12:05:37 浏览: 196
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va_args_count:使用AC宏在C99 __VA_ARGS__宏中查找参数的数量

这是一行 Python 代码，用于将模型加载到指定的 GPU 上。其中 args.gpu_id 是 GPU 的 ID，可以是任何整数值。如果你的系统中有多个 GPU，你可以使用这个代码将模型加载到指定的 GPU 上。
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str_ids = args.gpu_ids.split(',') args.gpu_ids = [] for str_id in str_ids: id = int(str_id) if id >= 0: args.gpu_ids.append(id) if len(args.gpu_ids) > 0: torch.cuda.set_device(args.gpu_ids[0])什么意思

这段代码的作用是将用户从命令行输入的 GPU ID 字符串分割成单个 ID，并将这些 ID 存储为整数类型的...如果列表不为空，代码将设置当前使用的 CUDA 设备为列表中第一个 GPU 的 ID。这表示代码将在指定的 GPU 上运行。

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：from __future__ import division import os, time, scipy.io import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import glob import cv2 import argparse from PIL import Image from skimage.measure import compare_psnr,compare_ssim from tensorboardX import SummaryWriter from models import RViDeNet from utils import * parser = argparse.ArgumentParser(description='Pretrain denoising model') parser.add_argument('--gpu_id', dest='gpu_id', type=int, default=0, help='gpu id') parser.add_argument('--num_epochs', dest='num_epochs', type=int, default=33, help='num_epochs') parser.add_argument('--patch_size', dest='patch_size', type=int, default=128, help='patch_size') parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', type=int, default=1, help='batch_size') args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu_id) save_dir = './pretrain_model' if not os.path.isdir(save_dir): os.makedirs(save_dir) gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff') gt_paths2 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-09_raw/*.tiff') gt_paths3 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-10_raw/*.tiff') gt_paths4 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-11_raw/*.tiff') gt_paths = gt_paths1 + gt_paths2 + gt_paths3 + gt_paths4 ps = args.patch_size # patch size for training batch_size = args.batch_size # batch size for training

parser.add_argument('--gpu_id', dest='gpu_id', type=int, default=0, help='gpu id') parser.add_argument('--num_epochs', dest='num_epochs', type=int, default=33, help='num_epochs') parser.add_argument('...

import cv2 import torch import argparse from pathlib import Path from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device # 定义命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--source', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/runs/detect/exp2/test1.mp4', help='视频文件路径') parser.add_argument('--weights', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/best.pt', help='YOLOv5 模型权重文件路径') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='预测置信度阈值') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS 的 IoU 阈值') parser.add_argument('--device', default='0', help='使用的 GPU 编号，或者 -1 表示使用 CPU') args = parser.parse_args() # 加载 YOLOv5 模型 device = select_device(args.device) model = attempt_load(args.weights, device=device).to(device).eval() # 加载视频 vid_path = args.source vid_name = Path(vid_path).stem vid_writer = None if vid_path != '0': vid_cap = cv2.VideoCapture(vid_path) else: vid_cap = cv2.VideoCapture(0) assert vid_cap.isOpened(), f'无法打开视频：{vid_path}' # 视频帧循环 while True: # 读取一帧 ret, frame = vid_cap.read() if not ret: break # 对图像进行目标检测 img = torch.from_numpy(frame).to(device) img = img.permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0) / 255.0 pred = model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, args.conf_thres, args.iou_thres, classes=None, agnostic=False) # 处理检测结果 boxes = [] for i, det in enumerate(pred): if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() for xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' boxes.append((int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3]), label)) # 绘制矩形框 if len(boxes) > 0: for box in boxes: x1, y1, x2, y2, label = box cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示帧 cv2.imshow(vid_name, frame) # 写入输出视频 if vid_writer is None: fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('mp4v') vid_writer = cv2.VideoWriter(f'{vid_name}_output.mp4', fourcc, 30, (frame.shape[1], frame.shape[0]), True) vid_writer.write(frame) # 按下 q 键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放资源 vid_cap.release() if vid_writer is not None: vid_writer.release() cv2.destroyAllWindows()，请指出这段代码的错误

这段代码没有明显的语法错误，但是需要确保以下几点： ...4. 确保设备编号是正确的，如果使用 GPU，请确保 CUDA 已经正确安装并配置。 另外，建议加上一些错误处理和日志输出，以便更好地追踪代码运行过程中的问题。

Python 多线程调用图像识别程序，在子线程中绑定gpu通过如下方式： torch.cuda.set_device(ParamGpuId) # 在子线程中将张量移动到 GPU 上 x = torch.tensor([1.0]).cuda() # 重设GPU os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(ParamGpuId)，但是在实际运行中其他的gpu除了内存占用率发生变化之外，gpu使用率还是依赖第一块gpu，而其他gpu的使用率依旧为0，请问为什么，应该如何解决

with torch.cuda.device(worker_gpu_id): # 在当前线程中使用特定的 GPU 设备 # 执行图像识别程序 # 在主线程中创建并启动子线程 import threading # 设置主线程使用的 GPU 设备 torch.cuda.set_device(0) # ...
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https://github.com/weizhepei/CasRel中run.py解读

parser.add_argument("--device", type=str, default="cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu", help="selected device (default: cuda if available)") args = parser.parse_args() return args ...

yolov7 test.py详解

这里使用select_device()函数来选择计算设备（GPU或CPU），并将模型移动到选择的设备上。 5. 加载数据集 python # 加载数据集 if os.path.isdir(opt.source): dataset = LoadImages(opt.source, img_size=...

使用yolov5s.pt的模型，在视频监控上只显示电瓶车的类别

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # Set confidence threshold and class of interest conf_thres = 0.5 class_of_interest = 0 # 电瓶车的类别为0 # Open video capture ...
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