def synchronize_between_processes(self): """ Warning: does not synchronize the deque! """ if not is_dist_avail_and_initialized(): return t = torch.tensor([self.count, self.total], dtype=torch.float64, device="cuda") dist.barrier() dist.all_reduce(t) t = t.tolist() self.count = int(t[0]) self.total = t[1]

`SmoothedValue`类中的`synchronize_between_processes`方法用于在多个进程之间进行同步。

方法首先检查当前是否处于分布式环境中，并且已经初始化了分布式通信。如果不是，则直接返回。

在分布式环境中，方法创建了一个包含`self.count`和`self.total`的Tensor对象`t`，将其数据类型设置为`torch.float64`，设备设置为"cuda"。然后，通过调用`dist.barrier()`方法进行进程同步，确保所有进程在继续执行之前都达到了这个同步点。＊＊＊

相关问题

def synchronize_between_processes(self): for meter in self.meters.values(): meter.synchronize_between_processes()

这段代码定义了`MetricLogger`类的`synchronize_between_processes`方法。

在这个方法中，通过遍历`self.meters.values()`，即遍历`self.meters`字典中的所有值（即`SmoothedValue`对象），对每个`meter`调用其`syncronize_between_processes`方法。

`meter.synchronize_between_processes()`的作用是将当前进程中的指标值与其他进程中的指标值进行同步。这在多进程训练或分布式训练中是非常有用的，可以保证不同进程之间获取到的指标值是一致的，便于统计和比较。

通过调用每个指标的`synchronize_between_processes`方法，可以保证所有指标在不同进程之间的同步。

def synchronize_between_processes(self): for iou_type in self.iou_types: self.eval_imgs[iou_type] = np.concatenate(self.eval_imgs[iou_type], 2) create_common_coco_eval(self.coco_eval[iou_type], self.img_ids, self.eval_imgs[iou_type])

这段代码的作用是在多个进程之间进行同步。

首先，它使用一个循环遍历 `self.iou_types` 列表中的每个元素 `iou_type`。在每次迭代中，它执行两个操作。

第一个操作是将列表 `self.eval_imgs[iou_type]` 中的元素进行拼接，拼接的维度为 2。也就是说，`self.eval_imgs[iou_type]` 是一个包含多个数组的列表，通过 `np.concatenate()` 函数将这些数组在第三个维度上进行拼接。拼接后的结果存储回 `self.eval_imgs[iou_type]` 中。

第二个操作是调用 `create_common_coco_eval()` 函数，传入 `self.coco_eval[iou_type]`、`self.img_ids` 和 `self.eval_imgs[iou_type]` 作为参数。这个函数的具体功能没有在给出的代码中展示，但根据函数名和参数可以猜测它可能用于创建一个与 COCO 数据集评估相关的对象。

综合起来，这段代码通过循环遍历 `self.iou_types` 中的元素，在每次迭代中将 `self.eval_imgs[iou_type]` 列表中的数组进行拼接，并调用一个名为 `create_common_coco_eval()` 的函数。这些操作可能用于在多个进程之间共享和处理一些评估结果数据。