model = torch.nn.DataParallel(model)

时间: 2023-06-16 12:06:42 浏览: 36
这段代码的作用是将模型转换为数据并行的模型,可以在多个GPU上并行地运行。在训练大型深度学习模型时,数据并行是加快训练速度的一种常用技术。这段代码将模型包装在一个 `DataParallel` 对象中,该对象可以将输入数据划分成多个小批量,分配到不同的GPU上进行处理,最后将结果合并。这样可以利用多个GPU的计算能力,同时加快训练速度。
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model = torch.compile(model)

抱歉,我之前给出的回答有误。在PyTorch中没有`torch.compile()`函数。如果你想编译模型,通常是指将模型转换为可在特定硬件上执行的形式,比如将模型转换为TorchScript或ONNX格式。 要将模型转换为TorchScript格式,你可以使用`torch.jit.script()`函数,示例如下: ```python import torch import torch.nn as nn # 定义模型 class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.fc = nn.Linear(10, 5) def forward(self, x): return self.fc(x) # 创建模型实例 model = MyModel() # 转换为TorchScript scripted_model = torch.jit.script(model) ``` 上述代码中,我们定义了一个简单的模型`MyModel`,然后创建了模型实例`model`。使用`torch.jit.script()`函数将模型转换为TorchScript格式,并将转换后的模型保存在`scripted_model`中。 请注意,转换为TorchScript是为了在不依赖Python解释器的情况下运行模型,从而提供更高的性能和部署灵活性。如果你有特定的硬件要求,比如使用CUDA加速或在移动端上运行模型,可能需要进一步的步骤来优化和编译模型。

解释一下代码 model = torch.nn.DataParallel(model).cuda()

这行代码是将 PyTorch 模型对象 model 转换成可以在多个 GPU 上并行计算的模型对象。具体来说,它会在当前环境中选择可用的 GPU,并将模型复制到每个 GPU 上,然后在每个 GPU 上对输入数据进行并行计算,最后将多个 GPU 上的计算结果合并起来,得到最终的输出结果。 具体实现上,这行代码会将模型对象传给 DataParallel 类的构造函数,然后返回一个新的模型对象,这个新的模型对象可以在多个 GPU 上并行计算。接着,调用 cuda() 方法将这个新的模型对象移动到 GPU 上,以便在 GPU 上进行计算。

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更改import torch import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class eca_Resnet50(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000) self.eca = ECA_Module(2048, 8) def forward(self, x): x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4(x) x = self.eca(x) x = self.model.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.model.fc(x) return x class ECA_Module(nn.Module): def init(self, channel, k_size=3): super(ECA_Module, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) class ImageDenoising(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = eca_Resnet50() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = self.conv3(x) x = F.relu(x) return x,使最后输出为[16,1,50,50,]。

修改一下这段代码在pycharm中的实现,import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

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