在__global__里面创建的变量是不是GPU的

时间: 2023-10-29 10:05:04 浏览: 246
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CUDA.zip_CUDA ppt_cuda编程，PPT

是的，在CUDA的__global__函数中创建的变量是存储在GPU的内存中的。在CUDA中，__global__函数是在GPU上执行的，因此其中创建的变量也必须存储在GPU上。这样可以最大化地利用GPU的并行计算能力，提高程序的执行效率。需要注意的是，在__global__函数中创建的变量只能在GPU中使用，不能被CPU直接访问。
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Traceback (most recent call last): File "D:\FL\chapter03_Python_image_classification1\main1.py", line 66, in <module> diff = c.local_train(server.global_model) File "D:\FL\chapter03_Python_image_classification1\client1.py", line 59, in local_train diff[name] = (data - model.state_dict()[name]) # 计算训练后与训练前的差值 RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!这段代码解决办法

其中，device变量用来指定计算设备（如果有GPU则使用GPU，否则使用CPU），model是你的模型，data是输入张量。 如果你的模型中有一些参数不在设备上，你可以使用.to()方法将其转移到相应的设备上，例如： ...

def cartoonize(load_folder, save_folder, model_path): input_photo = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3]) network_out = network.unet_generator(input_photo) final_out = guided_filter.guided_filter(input_photo, network_out, r=1, eps=5e-3) all_vars = tf.trainable_variables() gene_vars = [var for var in all_vars if 'generator' in var.name] saver = tf.train.Saver(var_list=gene_vars) config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True sess = tf.Session(config=config) sess.run(tf.global_variables_initializer()) saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint(model_path)) name_list = os.listdir(load_folder) for name in tqdm(name_list): try: load_path = os.path.join(load_folder, name) save_path = os.path.join(save_folder, name) image = cv2.imread(load_path) image = resize_crop(image) batch_image = image.astype(np.float32)/127.5 - 1 batch_image = np.expand_dims(batch_image, axis=0) output = sess.run(final_out, feed_dict={input_photo: batch_image}) output = (np.squeeze(output)+1)*127.5 output = np.clip(output, 0, 255).astype(np.uint8) cv2.imwrite(save_path, output) except: print('cartoonize {} failed'.format(load_path))

然后创建一个Saver对象，用于保存和恢复模型时只操作生成器网络的变量。 接下来，创建一个tf.Session，并进行全局变量的初始化。然后通过saver.restore()方法恢复生成器网络的权重，这里使用了最新的checkpoint。 ...

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：def get_image_pairs_shortlist(fnames, sim_th = 0.6, # should be strict min_pairs = 20, exhaustive_if_less = 20, device=torch.device('cpu')): num_imgs = len(fnames) if num_imgs <= exhaustive_if_less: return get_img_pairs_exhaustive(fnames) model = timm.create_model('tf_efficientnet_b7', checkpoint_path='/kaggle/input/tf-efficientnet/pytorch/tf-efficientnet-b7/1/tf_efficientnet_b7_ra-6c08e654.pth') model.eval() descs = get_global_desc(fnames, model, device=device) #这段代码使用 PyTorch 中的 torch.cdist 函数计算两个矩阵之间的距离，其中参数 descs 是一个矩阵，表示一个数据集中的所有样本的特征向量。函数将计算两个矩阵的 p 范数距离，即对于矩阵 A 和 B，其 p 范数距离为： #dist_{i,j} = ||A_i - B_j||_p #其中 i 和 j 分别表示矩阵 A 和 B 中的第 i 和 j 行，||.||_p 表示 p 范数。函数的返回值是一个矩阵，表示所有样本之间的距离。 # detach() 和 cpu() 方法是为了将计算结果从 GPU 转移到 CPU 上，并将其转换为 NumPy 数组。最终的结果将会是一个 NumPy 数组。 dm = torch.cdist(descs, descs, p=2).detach().cpu().numpy() # removing half mask = dm <= sim_th total = 0 matching_list = [] ar = np.arange(num_imgs) already_there_set = [] for st_idx in range(num_imgs-1): mask_idx = mask[st_idx] to_match = ar[mask_idx] if len(to_match) < min_pairs: to_match = np.argsort(dm[st_idx])[:min_pairs] for idx in to_match: if st_idx == idx: continue if dm[st_idx, idx] < 1000: matching_list.append(tuple(sorted((st_idx, idx.item())))) total+=1 matching_list = sorted(list(set(matching_list))) return matching_list

然后，初始化变量 total 和 matching_list，其中 total 用于记录匹配对数，matching_list 用于存储匹配对的索引。 使用 arange 函数生成一个包含 num_imgs 个元素的数组 ar。 开始循环，对于每个图像，先获取其...

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global args args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # Create save directory if not os.path.exists(args.save_dir): os.makedirs(args.save_dir) model_dir = "./%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%.2f" % (args.save_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) log_file_name = "%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%d.txt" % (model_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) if not os.path.exists(model_dir): print("model_dir:", model_dir) os.mkdir(model_dir) torch.backends.cudnn.benchmark = True

然后，它设置了 CUDA 环境变量，指定使用 GPU 进行训练。接着，它创建了一个保存模型的目录，如果目录不存在的话就会创建。其中，模型路径的命名规则为“save_dir/model_layer_层数_lr_学习率_ratio_感知率”。同时...

Traceback (most recent call last): File "D:\Anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3369, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-7-079848560b19>", line 2, in <cell line: 2> import torch.nn as nn File "D:\Pycharm\PyCharm Community Edition 2022.1.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\__init__.py", line 124, in <module> raise err OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。 Error loading "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\lib\c10_cuda.dll" or one of its dependencies.

您可以在系统的环境变量中添加 CUDA 的路径，例如 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin 和 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp。 3. 如果您不需要...

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