我有四张显卡，但我指定用0，1，3号

如果你有四张显卡，并想在训练过程中使用0、1和3号显卡，你可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定可见的GPU。这会告诉PyTorch只使用指定的GPU资源。以下是如何操作的Python代码示例：

import os
os.environ['CUDA_DEVICE_ORDER'] = 'PCI_BUS_ID'
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,3'

# 创建模型时，它会自动分配到这三个GPU中
model = YourModel().cuda()

# 训练时，模型将会并行分布在这些GPU上，如果数据集可以很好地切分到每个GPU
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
for epoch in range(num_epochs):
    for data, target in dataloader:
        data, target = data.cuda(), target.cuda()
        # ...其他训练步骤...

在这个例子中，`CUDA_DEVICE_ORDER='PCI_BUS_ID'`确保设备名称按照它们在系统中的物理顺序排列，`CUDA_VISIBLE_DEVICES='0,1,3'`则指定了要使用的显卡ID。

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我有一张人体图片，怎么利用mmpose模型显示其骨骼结构

您可以使用以下步骤来利用mmpose模型显示人体骨骼结构：

1. 首先，您需要安装mmpose模型和相关依赖项。

2. 然后，您需要将人体图片加载到模型中，并使用mmpose模型进行姿势估计。

3. 接下来，您可以使用mmpose模型输出的关键点坐标来绘制人体骨骼结构。

4. 最后，您可以将绘制好的骨骼结构图像保存或显示出来。

希望这个回答能够帮助您！

已知我有一张pgm格式图片，如何在rviz中用该图片做出地图

您可以使用ROS中的map_server包将pgm格式的图片转换为ROS中使用的地图格式，然后在rviz中加载该地图进行可视化。

以下是具体的步骤：

1. 安装map_server包：

   sudo apt-get install ros-<distro>-map-server

2. 将pgm格式的图片放置在ROS工作空间中的map文件夹下。

3. 在终端中运行以下命令将pgm图片转换为地图格式：

   rosrun map_server map_saver -f <map_name>

其中，`<map_name>`为地图的名称，可以自定义。

4. 在rviz中加载地图：

- 启动ROS：

     roscore

- 打开rviz：

     rosrun rviz rviz

- 在rviz中添加地图：

1. 点击左侧面板中的“Add”按钮，选择“By Topic”。
2. 在“Topic”中选择“map”，然后点击“OK”。
3. 在地图显示区域中应该能看到加载的地图了。

5. 现在您应该能在rviz中看到加载的地图了。您可以使用rviz中的工具对地图进行缩放、平移和旋转等操作，也可以添加其他的可视化元素进行进一步的分析。

希望这些步骤对您有所帮助！