device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') torch.manual_seed(2020)

这段代码的作用是设置PyTorch的运行设备为GPU（如果可用）或CPU，并设置随机数种子为2020。其中，引用和引用都是设置设备的代码，而引用则是检查可用GPU数量和是否可用GPU的代码。设置设备为GPU可以加速模型的训练和推理，但需要注意的是，如果GPU显存不足或者模型过于复杂，可能会导致程序崩溃。设置随机数种子可以保证每次运行程序时生成的随机数相同，有利于结果的可重复性和调试。

相关问题

torch.manual_seed(100) # 设置随机种子，以使实验结果具有可重复性 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

`torch.manual_seed(100)` 是在PyTorch中设定随机数生成器的种子，以便每次运行时都能得到相同的结果，这对于确保实验的可重复性和一致性非常重要。当你设置了特定的种子（如100），每次调用 `torch.rand()` 或其他依赖于随机数的操作时，都会产生相同的随机数序列。

当涉及到设备选择时，`torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")` 是用来检查是否有可用的CUDA GPU。如果检测到GPU存在并且可用，它会返回 `torch.device("cuda")`，表示在GPU上操作；如果GPU不可用，或者没有启用，它会选择 `torch.device("cpu")`，即在CPU上执行计算。这样可以让你的代码灵活地在两者之间切换，取决于硬件配置。例如：

# 设定随机种子
torch.manual_seed(100)

# 检查并选择设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"当前使用的设备是: {device}")

# 如果在GPU上，则创建张量
if device.type == "cuda":
    x = torch.randn(2).to(device)
    print(f"在GPU上的随机张量: \n{x}")
else:
    x = torch.randn(2)
    print(f"在CPU上的随机张量: \n{x}")

这段代码会先设定随机种子，然后根据GPU的可用性决定在哪个设备上创建张量。这样，无论在哪种情况下，只要种子不变，产生的随机数序列就会保持一致。

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。