# setup synchronized BatchNorm for distributed training if args.distributed and args.sync_bn: if has_apex and use_amp == 'apex': # Apex SyncBN preferred unless native amp is activated model = convert_syncbn_model(model) else: model = torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model) if args.local_rank == 0: _logger.info( 'Converted model to use Synchronized BatchNorm. WARNING: You may have issues if using ' 'zero initialized BN layers (enabled by default for ResNets) while sync-bn enabled.') if args.torchscript: assert not use_amp == 'apex', 'Cannot use APEX AMP with torchscripted model' assert not args.sync_bn, 'Cannot use SyncBatchNorm with torchscripted model' model = torch.jit.script(model) optimizer = create_optimizer_v2(model, **optimizer_kwargs(cfg=args))
时间: 2024-02-14 11:26:49 浏览: 32
这段代码是用于设置分布式训练中的同步批归一化(Synchronized BatchNorm)。在分布式训练中,多个计算设备上的模型参数需要进行同步更新,而批归一化层中的均值和方差也需要进行同步计算。
首先,代码检查了是否启用了分布式训练(args.distributed)和同步批归一化(args.sync_bn)。如果使用了Apex库并且使用了Apex混合精度训练(use_amp='apex'),则将模型转换为使用Apex库提供的同步批归一化方法(convert_syncbn_model)。否则,将使用PyTorch提供的SyncBatchNorm方法(torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm)将模型转换为使用同步批归一化。
接下来,如果启用了torchscript模式(args.torchscript),则使用torch.jit.script将模型转换为torchscript形式,以提高性能和部署效率。需要注意的是,在torchscript模式下无法使用Apex库的混合精度训练(use_amp='apex'),也无法使用SyncBatchNorm。
最后,根据给定的优化器参数(optimizer_kwargs(cfg=args)),创建优化器(create_optimizer_v2)来优化模型的参数。
相关问题
AttributeError: module 'utils.torch_utils' has no attribute 'time_synchronized'
这个错误提示说明在 `utils.torch_utils` 模块中没有名为 `time_synchronized` 的属性。这可能是因为你使用的版本的 `utils` 模块不包含该属性,或者你的引用路径不正确。
要解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤:
1. 确保你正在使用正确的版本的 `utils` 模块。你可以检查一下模块的文档或源代码,确认是否有 `time_synchronized` 属性。
2. 检查你的引用路径是否正确。确保你正确导入了 `utils.torch_utils` 模块,并且使用了正确的名称来调用 `time_synchronized` 属性。
3. 如果你确定你使用的是正确的版本和正确的引用路径,但仍然遇到此错误,请考虑查看一下相关的文档或社区论坛,看看是否有其他人遇到了类似的问题,并找到了解决方法。
希望以上信息对你有所帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。
解释for path, img, im0s, vid_cap in dataset: t1 = torch_utils.time_synchronized() pred = model(img, augment=opt.augment)[0]
这段代码循环遍历数据集,每次获取一个路径(path)、一张图片(img)、一张经过预处理后的图片(im0s)和一个视频捕获对象(vid_cap)。然后,调用torch_utils库中的time_synchronized()函数,记录下当前时间 t1。接着,使用模型对图片进行预测,得到预测结果 pred。其中,augment参数表示是否使用数据增强。最后,返回预测结果 pred。