str_ids = args.gpu_ids.split(',') args.gpu_ids = [] for str_id in str_ids: id = int(str_id) if id >= 0: args.gpu_ids.append(id) if len(args.gpu_ids) > 0: torch.cuda.set_device(args.gpu_ids[0])什么意思
时间: 2023-06-07 15:07:08 浏览: 57
这段代码的作用是将用户从命令行输入的 GPU ID 字符串分割成单个 ID,并将这些 ID 存储为整数类型的列表。如果列表不为空,代码将设置当前使用的 CUDA 设备为列表中第一个 GPU 的 ID。这表示代码将在指定的 GPU 上运行。
相关问题
app.BRAIN_FILE = args.i 41 app.MASK_FILE = args.m
在你提供的代码中,`args.i` 和 `args.m` 是通过命令行参数传递给程序的值。代码中的 `app.BRAIN_FILE` 和 `app.MASK_FILE` 是尝试将这些值分配给相应的变量。
然而,错误提示表明元组对象没有属性 `'i'`。这意味着 `args.i` 实际上是一个元组对象,而不是一个具有 `'i'` 属性的对象。因此,当你尝试将其赋值给 `app.BRAIN_FILE` 时,会出现错误。
你需要检查 `args.i` 和 `args.m` 的定义并确保它们是你期望的类型和值。如果你想将元组中的某个元素赋值给 `app.BRAIN_FILE` 和 `app.MASK_FILE`,你需要使用索引来获取正确的值。例如,如果 `args.i` 是一个元组,并且你想要将索引为 0 的元素赋给 `app.BRAIN_FILE`,你可以使用 `app.BRAIN_FILE = args.i[0]`。请根据你的具体需求进行相应的更改。
data_iter = data_loader.get_loader(batch_size=args.batch_size)
这行代码应该是使用了一个 data_loader 对象的 get_loader 方法,返回了一个名为 data_iter 的迭代器对象,用于迭代数据集中的批量数据。其中,batch_size 参数来自 args 对象,可能是从命令行参数或配置文件中读取的超参数,用于指定每个批次中包含的样本数量。
具体实现可以参考以下示例代码:
```python
class DataLoader:
def __init__(self, dataset, batch_size):
self.dataset = dataset
self.batch_size = batch_size
def get_loader(self):
return iter(torch.utils.data.DataLoader(self.dataset, batch_size=self.batch_size))
# 构建数据集对象
train_dataset = MyDataset(train_data)
test_dataset = MyDataset(test_data)
# 构建数据加载器对象
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=args.batch_size)
# 获取数据迭代器对象
train_iter = train_loader.get_loader()
test_iter = test_loader.get_loader()
```
在这个示例中,我们首先定义了一个名为 DataLoader 的类,用于包装 PyTorch 的 DataLoader 类。该类接受一个数据集对象和一个批量大小参数,并提供了一个 get_loader 方法,用于返回 PyTorch 的 DataLoader 对象的迭代器。
然后,我们使用自定义的 MyDataset 类来构建训练集和测试集对象,并使用 DataLoader 类来构建数据加载器对象。最后,我们使用 data_loader 对象的 get_loader 方法来获取训练集和测试集的迭代器对象。