cuda = device.type != 'cpu' 原理

时间: 2024-05-19 10:11:35 浏览: 48
这行代码的原理是检查当前设备是否为CPU，如果不是CPU，则表示当前设备支持CUDA加速，因此可以使用GPU进行计算。 具体来说，`device.type`会返回当前设备的类型，如果它的值为`'cpu'`，则表示当前设备为CPU。而`cuda`是一个布尔值，如果当前设备支持CUDA，则它的值为`True`，否则为`False`。因此，将`device.type`与`'cpu'`进行比较，即可判断当前设备是否为CPU。 该代码通常用于判断当前环境是否支持GPU加速，如果支持，则可以使用CUDA来加速模型的训练和推理。
相关问题

cuda = device.type != 'cpu'

This line of code checks if the device type is not equal to 'cpu'. If it is not equal to 'cpu', it is assumed that the device has a CUDA-compatible GPU and the variable cuda is assigned the value of True.

try: device = select_device(device) half &= device.type != 'cpu' # half precision only supported on CUDA代码啥意思

这段代码主要是用于选择运行模型的设备（device），并判断是否支持半精度（half precision）计算。 首先，`select_device(device)`函数是用来选择设备的，根据输入的设备参数`device`，选择可用的设备并返回。如果`device`参数为`'cpu'`，则返回CPU设备；如果参数为`'0'`、`'1'`等，则返回对应编号的GPU设备。 接下来，`half &= device.type != 'cpu'`这段代码是用来判断设备是否支持半精度计算。其中`half`是一个布尔类型的变量，代表是否使用半精度计算；`&=`是位运算符中的“按位与赋值”，表示将`half`变量与后面的表达式进行按位与运算，并将结果赋值给`half`。`device.type`表示设备的类型，如果设备类型为CPU，则不支持半精度计算；如果设备类型为CUDA，则支持半精度计算。因此，当设备类型为CPU时，`half`变量的值不变，为False；当设备类型为CUDA时，`half`变量的值将根据原来的值和表达式的结果进行更新，如果原来为True，则仍为True，否则为False。 整个代码段的作用是选择设备并判断是否支持半精度计算，并将结果赋值给变量`half`，以便在后面的代码中使用。
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device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu") print(device) # 打印GPU设备名称 print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 创建一个张量并移到GPU上 tensor_on_gpu = ...
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代码解释：plots = not opt.evolve cuda = device.type != 'cpu' init_seeds(2 + rank)

接下来，"cuda = device.type != 'cpu'"表示如果设备类型不是CPU，则将变量cuda设置为True，否则将其设置为False。最后，"init_seeds(2, rank)"是调用一个函数，用于初始化随机种子以进行重现实验，其中的参数2和...

代码解释：plots = not opt.evolve cuda = device.type != 'cpu'

这代码是为了判断是否使用 GPU 运行程序，如果 GPU 不可用，则使用 CPU 运行程序。其中，变量 opt.evolve...变量 cuda 表示是否使用 GPU 运行程序，如果 device.type 不是 'cpu'，则表示使用 GPU，反之则表示使用 CPU。

def __init__(self, parent=None): super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) self.timer_video = QtCore.QTimer() self.setupUi(self) self.init_logo() self.init_slots() self.cap = cv2.VideoCapture() self.out = None self.device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.half = self.device.type != 'cpu' # half precision only supported on CUDA

其中，timer_video 是一个用于控制视频定时器的对象，cap 是一个用于捕获视频的对象，out 是一个用于保存视频的对象，device 是用于指定使用的计算设备（如果有可用的 CUDA 设备，则使用 GPU），而 half ...

# Config plots = not evolve and not opt.noplots # create plots cuda = device.type != 'cpu' init_seeds(opt.seed + 1 + RANK, deterministic=True) with torch_distributed_zero_first(LOCAL_RANK): data_dict = data_dict or check_dataset(data) # check if None train_path, val_path = data_dict['train'], data_dict['val'] nc = 1 if single_cls else int(data_dict['nc']) # number of classes names = {0: 'item'} if single_cls and len(data_dict['names']) != 1 else data_dict['names'] # class names is_coco = isinstance(val_path, str) and val_path.endswith('coco/val2017.txt') # COCO dataset

然后，代码检查是否使用CUDA，如果使用，则需要将设备类型设置为非CPU。接下来，代码初始化种子以确保训练的随机性。使用torch_distributed_zero_first函数，将数据集检查器应用于本地进程，以确保每个进程都使用...

代码解释 out, source, weights, view_img, save_txt, imgsz = \ opt.output, opt.source, opt.weights, opt.view_img, opt.save_txt, opt.img_size webcam = source == '0' or source.startswith('rtsp') or source.startswith('http') or source.endswith('.txt') # Initialize device = torch_utils.select_device(opt.device) if os.path.exists(out): shutil.rmtree(out) # delete output folder os.makedirs(out) # make new output folder half = device.type != 'cpu' # half precision only supported on CUDA

- device表示使用的计算设备，可以是cpu或cuda - out表示输出文件夹的路径 - half表示是否使用半精度浮点数进行计算 具体的解析过程可以参考命令行解析库argparse的使用。在初始化过程中，代码会检查输出...

# Config plots = not evolve # create plots cuda = device.type != 'cpu' init_seeds(1 + RANK) with torch_distributed_zero_first(RANK): data_dict = data_dict or check_dataset(data) # check if None train_path, val_path = data_dict['train'], data_dict['val'] nc = 1 if single_cls else int(data_dict['nc']) # number of classes names = ['item'] if single_cls and len(data_dict['names']) != 1 else data_dict['names'] # class names assert len(names) == nc, f'{len(names)} names found for nc={nc} dataset in {data}' # check is_coco = data.endswith('coco.yaml') and nc == 80 # COCO dataset

具体来说，该代码会根据是否使用分布式训练来设置CUDA设备，并根据是否使用单类别训练来确定类别数和类别名称。同时，该代码还会检查数据集的路径是否正确，以及是否为COCO数据集。 这段代码中并没有默认使用任何...

代码解释out, source, weights, view_img, save_txt, imgsz = \ opt.output, opt.source, opt.weights, opt.view_img, opt.save_txt, opt.img_size webcam = source == '0' or source.startswith('rtsp') or source.startswith('http') or source.endswith('.txt') # Initialize device = torch_utils.select_device(opt.device) if os.path.exists(out): shutil.rmtree(out) # delete output folder os.makedirs(out) # make new output folder half = device.type != 'cpu' # half precision only supported on CUDA

torch_utils.select_device(opt.device) 用于选择运行模型的设备，如果设备支持半精度运算（half precision），则 half=True，否则 half=False。 最后，如果输出文件夹已经存在，则删除该文件夹并重新创建一...

plots = not evolve # create plots cuda = device.type != 'cpu' init_seeds(1 + RANK) with torch_distributed_zero_first(LOCAL_RANK): data_dict = data_dict or check_dataset(data) # check if None train_path, val_path = data_dict['train'], data_dict['val'] nc = 1 if single_cls else int(data_dict['nc']) # number of classes names = ['item'] if single_cls and len(data_dict['names']) != 1 else data_dict['names'] # class names assert len(names) == nc, f'{len(names)} names found for nc={nc} dataset in {data}' # check is_coco = isinstance(val_path, str) and val_path.endswith('coco/val2017.txt') # COCO dataset

然后，代码根据设备类型(device.type)是否为CPU来确定是否可以使用CUDA进行计算(cuda)。接下来，代码调用init_seeds函数初始化随机种子，以便每次训练的结果都可以重现。其中，init_seeds函数接收一个整数参数，这个...

代码解释 # Run inference if device.type != 'cpu': model(torch.zeros(1, 3, imgsz, imgsz).to(device).type_as(next(model.parameters()))) # run once old_img_w = old_img_h = imgsz old_img_b = 1 t0 = time.time() for path, img, im0s, vid_cap in dataset: img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.half() if half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0)

首先，如果设备不是CPU，会执行一次模型的前向传播（forward pass）来初始化模型参数（因为在第一次使用GPU时，GPU需要编译模型的CUDA代码，这个过程需要时间）。 然后，代码会遍历数据集中的每个图像（或视频帧）...

修改一下这段代码在pycharm中的实现，import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") torch.backends.cudnn.benchmark = True best_acc = 0.0 train_dataset = data.TensorDataset(train_data, train_labels) test_dataset = ...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

data, target = data.to('cuda'), target.to('cuda') data, target_a, target_b, lam = mixup_fn(data, target) optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target_a, target_b, ...

if torch.cuda.is_available(): torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor) print("using cuda:", torch.cuda.get_device_name(0)) pass device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")这段代码是什么意思

这段代码的作用是，如果当前设备有可用的CUDA，则将默认的张量类型设置为CUDA浮点张量并输出...- device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")：将设备设置为CUDA设备（如果有）或CPU。

vs = vertices.numpy() TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

您遇到的错误是由于将运行在 CUDA 设备上的张量直接转换为 NumPy 数组。在这种情况下，您需要先将张量移动到 CPU 上，然后再转换为 NumPy 数组。您可以使用 tensor.cpu() 方法将张量移动到主机内存上，然后再调用 ...

测试： 创建一个新的Python脚本，导入torch，看看是否能正常加载GPU模块，如device = torch.device('cuda')。返回结果是0

if device.type == 'cuda': print("GPU可用") except AssertionError as e: # 如果没有GPU，这里可能会抛出AssertionError，因为torch无法找到GPU print("没有找到GPU，设备设置失败:", str(e)) device = torch...
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CUDA_C_Programming_Guide

CUDA enables developers to write code that can run on both the CPU (host) and GPU (device). This heterogeneous programming model allows for efficient data processing, where the CPU manages the ...

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