def use_cuda(enabled, device_id=0):#CUDA检测 if enabled: assert torch.cuda.is_available(), 'CUDA is not available' torch.cuda.set_device(device_id)

这是一个Python函数，用于启用/禁用CUDA加速，并选择使用哪个CUDA设备。如果enabled为True，则启用CUDA加速，并使用device_id指定的设备（默认为0）。如果enabled为False，则禁用CUDA加速。

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try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

这段代码是一个Python脚本，包含了一些用于PyTorch训练的实用函数。具体来说，它包含了以下函数：

- import thop：导入PyTorch的模块thop，用于计算模型的FLOPs和参数数量。
- torch_distributed_zero_first：用于在分布式训练中同步所有进程的执行顺序。
- init_torch_seeds：用于初始化PyTorch的随机数种子。
- select_device：用于选择PyTorch的设备，可以选择CPU或GPU。
- time_synchronized：用于在CPU和GPU之间同步时间。

这些函数都是用于方便PyTorch训练的实用函数，可以大大简化代码编写。

CUDA error: device-side assert triggered Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.

这个错误通常是由于CUDA运行时库检测到了一个设备端断言失败而引起的。要解决这个问题，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保你的CUDA版本与PyTorch版本兼容。可以在PyTorch官方网站上查看版本兼容性。

2. 确保你CUDA驱动程序已正确安装并与CUDA运行时库兼容。可以使用以下命令检查CUDA版本：

   nvcc --version

3. 如果你的CUDA版本正确，那么可能是由于设备端代码中的断言失败导致的。在这种情况下，你可以使用`TORCH_USE_CUDA_DSA`编译选项来启用设备端断言。可以按照以下步骤操作：

a. 在你的代码中添加以下行：

      import os
      os.environ['TORCH_USE_CUDA_DSA'] = '1'

b. 重新编译你的代码并运行它。

如果你的代码中有多个CUDA操作，你可能需要在每个操作之前都添加这些行。