elif device == 'gpu': os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" print("Training on GPU...") for gpu in tf.config.experimental.list_physical_devices("GPU"): tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

这段代码在选择在 GPU 上训练时，会遍历可用的 GPU，并设置 GPU 的内存增长机制来优化 GPU 的使用。这个操作是为了避免 TensorFlow 占用整个 GPU 的内存，导致其他应用程序无法使用 GPU。

tf.config.experimental.list_physical_devices("GPU") 函数获取可用的 GPU 设备列表，然后通过设置 tf.config.experimental.set_memory_growth 函数的参数为 True 来设置 GPU 的内存增长机制。这样 TensorFlow 就可以根据需要动态地分配 GPU 内存。

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try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

这段代码是一个Python脚本，包含了一些用于PyTorch训练的实用函数。具体来说，它包含了以下函数：

- import thop：导入PyTorch的模块thop，用于计算模型的FLOPs和参数数量。
- torch_distributed_zero_first：用于在分布式训练中同步所有进程的执行顺序。
- init_torch_seeds：用于初始化PyTorch的随机数种子。
- select_device：用于选择PyTorch的设备，可以选择CPU或GPU。
- time_synchronized：用于在CPU和GPU之间同步时间。

这些函数都是用于方便PyTorch训练的实用函数，可以大大简化代码编写。

if int(i) == 1: Start.start_total() elif int(i) == 2: Start.repeat_management_test01() elif int(i) == 3: Start.repeat_management_test02() elif int(i) == 4: Start.repeat_management_test03() elif int(i) == 5: Start.repeat_management_test04() else: Start.repeat_management_test05() 当我i=1时，执行完1后，怎么写继续执行测试，再次选择测试项

在执行完第一个测试之后，你可以在代码中添加一个循环，让程序返回到选择测试项的代码段并要求用户再次输入测试编号。以下是一个示例代码：

while True:
    i = input("请输入测试项编号：")
    if int(i) == 1:
        Start.start_total()
    elif int(i) == 2:
        Start.repeat_management_test01()
    elif int(i) == 3:
        Start.repeat_management_test02()
    elif int(i) == 4:
        Start.repeat_management_test03()
    elif int(i) == 5:
        Start.repeat_management_test04()
    else:
        Start.repeat_management_test05()

这样，当你输入完第一个测试项编号后，程序会一直循环等待你的输入，并根据输入的编号执行相应的测试项。如果你想结束测试，可以使用 `ctrl+c` 组合键来中断程序的执行。