if opt.cuda: torch.cuda.manual_seed_all(opt.manualSeed)

时间: 2024-06-05 22:10:13 浏览: 169
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pytorch中使用cuda扩展的实现示例

这段代码是用来设置 PyTorch 的随机种子 (random seed) 的。如果 opt.cuda 为 True，则会将当前的随机数生成器的种子设置为 opt.manualSeed，这样可以保证每次运行代码时得到的随机数都是相同的。这在调试和复现实验结果时非常有用。如果 opt.cuda 为 False，则不会进行任何操作。
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def sample(): batch_feature, batch_label, batch_att = data.next_batch(opt.batch_size) input_res.copy_(batch_feature) input_att.copy_(batch_att) input_label.copy_(util.map_label(batch_label, data.seenclasses)) def generate_syn_feature(netG, classes, attribute, num): nclass = classes.size(0) syn_feature = torch.FloatTensor(nclass*num, opt.resSize) syn_label = torch.LongTensor(nclass*num) syn_att = torch.FloatTensor(num, opt.attSize) syn_noise = torch.FloatTensor(num, opt.nz) if opt.cuda: syn_att = syn_att.cuda() syn_noise = syn_noise.cuda()

然后，根据是否启用GPU加速（opt.cuda），将syn_att和syn_noise转移到GPU上。在这段代码中，合成特征的维度为(nclass*num, opt.resSize)。 这两个函数可能是在生成样本和合成特征时使用的。在实际应用中，...

opt.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') if opt.device is None else torch.device(opt.device)

This line of code sets the device that the PyTorch model will run on. It checks if a GPU is ... If a specific device is specified in the 'opt.device' variable, then it sets the device to that instead.

criterion = MyLoss2(thresh=3, alpha=2) if cuda: model = torch.nn.DataParallel(model).cuda() optimizer=optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.lr,betas=(0.9,0.999)) if opt.resume: if os.path.isfile(opt.resume): print("=> loading checkpoint '{}'".format(opt.resume)) checkpoint = torch.load(opt.resume) model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'], strict=False) # optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) else: print("=> no checkpoint found at '{}'".format(opt.resume))

定义了Adam优化器，学习率为opt.lr，beta参数为（0.9，0.999）。如果选择了恢复训练，则判断所指定的checkpoint文件是否存在，如果存在，则加载模型的状态字典，即权重参数，同时忽略不匹配的键（strict=False），...

self.device = opt.device if torch.cuda.is_available() else 'gpu'

这行代码意思是，如果当前机器支持 CUDA（即 GPU），则将 self.device 设置为 opt.device，否则将其设置为 'gpu'。...self.device = torch.device(opt.device if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

model.eval() if cuda: input1 = input1.cuda() input2 = input2.cuda() with torch.no_grad(): prediction = model(input1, input2) temp = prediction.cpu() temp = temp.detach().numpy() if height <= opt.crop_height and width <= opt.crop_width: temp = temp[0, opt.crop_height - height: opt.crop_height, opt.crop_width - width: opt.crop_width] else: temp = temp[0, :, :] skimage.io.imsave(savename, (temp * 256).astype('uint16'))

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str_ids = opt.gpu_ids.split(',') opt.gpu_ids = [] for str_id in str_ids: id = int(str_id) if id >= 0: opt.gpu_ids.append(id) if len(opt.gpu_ids) > 0: torch.cuda.set_device(opt.gpu_ids[0]) self.opt = opt return self.opt 这段代码什么意思？

这段代码的意思是将字符串类型的 opt.gpu_ids 按照逗号分隔符分割成多个字符串，然后将每个字符串转换成...如果 opt.gpu_ids 列表长度大于 ，则将第一个元素作为当前 CUDA 设备。最后将 opt 赋值给 self.opt 并返回。

torch.manual_seed(opt.manualSeed)是什么意思

这是PyTorch中设置随机数种子...因此，torch.manual_seed(opt.manualSeed)的意思是将PyTorch随机数生成器的种子设置为opt.manualSeed，从而使得每次运行时生成的随机数是相同的。这样可以方便我们进行实验和调试。

检查以下代码：def main(opt): # Checks if RANK in {-1, 0}: print_args(vars(opt)) check_git_status() check_requirements() # DDP mode device = select_device(opt.device, batch_size=opt.batch_size) if LOCAL_RANK != -1: assert opt.batch_size != -1, 'AutoBatch is coming soon for classification, please pass a valid --batch-size' assert opt.batch_size % WORLD_SIZE == 0, f'--batch-size {opt.batch_size} must be multiple of WORLD_SIZE' assert torch.cuda.device_count() > LOCAL_RANK, 'insufficient CUDA devices for DDP command' torch.cuda.set_device(LOCAL_RANK) device = torch.device('cuda', LOCAL_RANK) dist.init_process_group(backend='nccl' if dist.is_nccl_available() else 'gloo') # Parameters opt.save_dir = increment_path(Path(opt.project) / opt.name, exist_ok=opt.exist_ok) # increment run # Train train(opt, device)

1. RANK 和 LOCAL_RANK 都是来自于 torch.distributed 库，用于分布式训练中进程的标识； 2. WORLD_SIZE 是指分布式训练中进程的总数； 3. select_device 函数用于选择运行设备，可以根据参数指定使用 CPU...

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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

- opt.output表示输出文件夹的路径 - opt.source表示输入数据的来源，可以是文件路径、摄像头、rtsp流或http流等 - opt.weights表示模型权重文件路径 - opt.view_img表示是否显示推理结果图片 - opt.save_...

Traceback (most recent call last): File "E:\yolov5-master\train.py", line 642, in <module> main(opt) File "E:\yolov5-master\train.py", line 517, in main device = select_device(opt.device, batch_size=opt.batch_size) File "E:\yolov5-master\utils\torch_utils.py", line 118, in select_device assert torch.cuda.is_available() and torch.cuda.device_count() >= len(device.replace(',', '')), \ AssertionError: Invalid CUDA '--device 3' requested, use '--device cpu' or pass valid CUDA device(s)

错误的原因是选择了一个无效的 CUDA 设备，可能是因为设备号错误或者没有可用的 GPU。建议检查一下 CUDA 设备的设置，确保设备号正确并且该设备可用。如果您没有可用的 GPU，可以选择使用 CPU 进行训练，通过设置 '-...

Traceback (most recent call last): File "/home/boyang/Beatrix/defenses/STRIP/STRIP_our.py", line 18, in <module> torch.cuda.set_device(int(opt.gpu)) File "/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 326, in set_device torch._C._cuda_setDevice(device)

在这段代码中，torch.cuda.set_device(int(opt.gpu)) 用于设置CUDA设备。然而，根据错误信息显示，调用了 torch._C._cuda_setDevice(device) 函数，可能出现了一些问题。 要解决这个问题，你可以尝试以下几个...

",line 635, in <module> main(opt) File "D:\pythonproject36\yolov5-master_hand_detection\train.py", line 520, in main device = select_device(opt.device, batch_size=opt.batch_size) File "D:\pythonproject36\yolov5-master_hand_detection\utils\torch_utils.py", line 75, in select_device p = torch.cuda.get_device_properties(i) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda2023\envs\deep\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 398, in get_device_properties raise AssertionError("Invalid device id") AssertionError: Invalid device id

在你的代码中，调用了select_device函数，该函数使用了torch.cuda.get_device_properties来获取设备属性。然而，传递给select_device函数的设备id无效，导致引发了AssertionError异常。 要解决这个问题，你...
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