random.seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed)

时间: 2023-11-30 22:03:57 浏览: 105

torch.cuda.is_available（）返回False解决方案

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在配置完环境以后运行程序，程序正常运行但是GPU没有任务，此时判断程序没有在GPU上运行。调试步骤：先查看cuda安装有没有问题：nvcc -V 可以看到cuda驱动等安装没有问题。进程序去看.cuda()或者.todevice之类代码，看程序确实放在GPU上了，故排除但是在查看代码是看到这里是一个and，参数args.no_cuda是设置的Flase，所以问题因为在torch.cuda.is_available()，没有获得cuda加速。查看深度学习环境搭建torch.cuda.is_available()这里返回了在使用PyTorch进行深度学习时，我们常常需要利用GPU的计算能力来加速模型的训练。`torch.cuda.is_available()` 是一个重要的函数，用于检查当前系统是否能够使用CUDA，即NVIDIA的GPU加速库。当这个函数返回 `False` 时，意味着你的程序将无法在GPU上运行，而会退化到使用CPU。以下是一些可能导致 `torch.cuda.is_available()` 返回 `False` 的原因及解决方法： 1. **CUDA版本不兼容**：如描述中所述，Torch的特定版本可能只支持某些特定的CUDA版本。在案例中，作者的CUDA版本为10.0，但Torch官网提供的版本只支持CUDA 9.2和10.1。这种情况下，你需要确保安装的PyTorch版本与你的CUDA版本匹配。可以通过访问PyTorch官网或使用指定CUDA版本的安装命令来解决这个问题。例如，对于CUDA 10.0，可以使用如下命令安装： ``` pip install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.1.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl pip install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torchvision-0.3.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl ``` 2. **NVIDIA驱动未安装或版本过旧**：使用 `nvcc -V` 命令可以检查CUDA驱动是否已正确安装并更新到最新版本。如果未安装或版本过低，需要更新或重新安装。 3. **GPU资源被占用**：有时其他进程可能会占用GPU资源，导致PyTorch无法检测到可用的GPU。检查并关闭可能占用GPU的其他应用程序，如其他深度学习框架的实例。 4. **环境变量配置问题**：确保环境变量 `CUDA_HOME` 指向了正确的CUDA安装路径，且系统路径中包含了CUDA和cuDNN的库。 5. **硬件故障或兼容性问题**：如果你的GPU不支持CUDA或者有硬件故障，`torch.cuda.is_available()` 也会返回 `False`。检查GPU的健康状况和硬件兼容性。 6. **Python和CUDA的位数不匹配**：确保你的Python解释器和CUDA都是相同的位数，即32位或64位。 7. **系统资源限制**：在某些云服务或共享环境中，GPU可能被限制或隔离，导致无法使用。排查这些潜在问题后，你应该能够解决 `torch.cuda.is_available()` 返回 `False` 的问题，让程序顺利在GPU上运行。记得每次更改配置后都要重新启动Python环境，以应用最新的更改。如果问题仍然存在，可能需要更深入地检查系统日志或寻求社区帮助。

这段代码是用来做什么的？这段代码是用来设置随机数种子的。通过设置相同的随机数种子，可以在每次运行时生成相同的随机数序列，这在深度学习任务中非常重要，可以确保模型的可复现性。其中random.seed()是设置Python自带的随机数种子，np.random.seed()是设置NumPy的随机数种子，torch.manual_seed()是设置PyTorch的随机数种子。

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random.seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed)

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np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed)

torch.manual_seed(args.seed)

random.seed(cmd_args.seed) np.random.seed(cmd_args.seed) torch.manual_seed(cmd_args.seed)

torch.manual_seed(args.seed)什么意思

random.seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed) if args.cuda: torch.cuda.manual_seed(args.seed)

# 设置随机种子 if args.seed: torch.manual_seed(args.seed) torch.cuda.manual_seed_all(args.seed) np.random.seed(args.seed) random.seed(args.seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True

def main(): args = parser.parse_args() if args.seed is not None: random.seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed) cudnn.deterministic = True main_worker(args)

解释这段代码if self.args.manual_seed: random.seed(self.args.manual_seed) np.random.seed(self.args.manual_seed) torch.manual_seed(self.args.manual_seed) if self.args.n_gpu > 0: torch.cuda.manual_seed_all(self.args.manual_seed)

SEED = args.seed torch.manual_seed(SEED) torch.backends.cudnn.deterministic = False torch.backends.cudnn.benchmark = False np.random.seed(SEED)解释这段代码

args.cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available() torch.manual_seed(args.seed)什么意思

writer = SummaryWriter("runs/"+args.info) #写数据的 envs = MultiPro.SubprocVecEnv([lambda: gym.make(args.env) for i in range(args.worker)]) ##这里要改 eval_env = gym.make(args.env) envs.seed(seed) eval_env.seed(seed+1) torch.manual_seed(seed) np.random.seed(seed)

device = torch.device(args.device)

torch.cuda.amp.custom_fwd(args...)

torch.cuda.set_device(args.local_rank)

args.batch_size

torch.load(args.network)

多个张量输入时torch.onnx.export中args输入

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