yolov5 torch.cuda.is_available()

`torch.cuda.is_available()` 是一个 PyTorch 函数，用于检查当前系统是否支持 CUDA 加速。如果返回 `True`，则说明系统支持 CUDA，否则不支持。

而 YOLOv5 是一个目标检测算法模型，可以使用 PyTorch 实现。在运行 YOLOv5 模型之前，建议先检查一下系统是否支持 CUDA 加速。可以通过以下代码段来检查：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    print('CUDA is available!')
else:
    print('CUDA is not available!')

如果输出结果为 `CUDA is available!`，则说明系统支持 CUDA 加速，可以在 GPU 上运行 YOLOv5 模型。否则，只能在 CPU 上运行模型，速度可能较慢。

相关问题

untimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False.

RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. 如果你在一个仅有CPU的机器上运行，请使用torch.load并设置map_location=torch.device('cpu')将存储映射到CPU上解决这个问题。你可以在加载模型时添加map_location='cpu'参数，然后将模型放到CPU上进行运算。例如：
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
weights = torch.load('yolov.pt', map_location='cpu')
model = weights['model']
model = model.half().to(device)
_ = model.eval()

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。