if args.cuda: torch.cuda.manual_seed(args.seed) all_left_img, all_right_img, all_left_disp, test_left_img, test_right_img, test_left_disp = lt.dataloader(args.datapath) TrainImgLoader = torch.utils.data.DataLoader( DA.myImageFloder(all_left_img,all_right_img,all_left_disp, True), batch_size= 12, shuffle= True, num_workers= 8, drop_last=False) TestImgLoader = torch.utils.data.DataLoader( DA.myImageFloder(test_left_img,test_right_img,test_left_disp, False), batch_size= 8, shuffle= False, num_workers= 4, drop_last=False)什么意思
时间: 2024-03-04 18:51:49 浏览: 24
这段代码主要是为了加载数据集并创建训练和测试数据集的 DataLoader。
首先,如果 `args.cuda` 为 True,即使用 CUDA 进行模型训练和推理,则通过 `torch.cuda.manual_seed(args.seed)` 设置 CUDA 的随机种子,保证每次运行时生成的随机数是一样的,这样可以保证模型训练的可复现性。
其次,`lt.dataloader(args.datapath)` 加载数据集,返回了训练集和测试集的左右图像和视差图像。
然后,`DA.myImageFloder()` 是一个自定义的数据集类,用于读取数据集中的图像和视差图像,并进行数据增强(如果是训练集)。`TrainImgLoader` 和 `TestImgLoader` 是分别用于训练和测试的 DataLoader,其中 `batch_size` 表示每个 batch 的大小,`shuffle` 表示是否对数据进行随机排序,`num_workers` 表示使用的线程数,`drop_last` 表示当最后一个 batch 的大小不足 `batch_size` 时是否丢弃。
相关问题
# 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
这段代码是用来设置随机种子的,主要目的是为了保证每次运行时的随机结果都是一致的,这样可以方便调试和复现实验结果。具体来说,它设置了PyTorch、NumPy和Python的随机种子,以及使用CUDA时的随机性。此外,还设置了`torch.backends.cudnn.deterministic`为True,这可以确保使用CUDA时的结果也是确定的。
args.cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available() torch.manual_seed(args.seed)什么意思
这段代码主要是为了判断是否使用 CUDA 进行模型的训练和推理,并设置随机种子。
首先,`args.no_cuda` 是一个 bool 类型的变量,表示是否禁用 CUDA。如果 `args.no_cuda` 为 True,则不使用 CUDA;否则,通过 `torch.cuda.is_available()` 函数判断当前环境是否支持 CUDA,如果支持,则将 `args.cuda` 设置为 True,表示使用 CUDA 进行模型训练和推理。
其次,`torch.manual_seed(args.seed)` 设置 PyTorch 的随机种子,保证每次运行时生成的随机数是一样的,这样可以保证模型训练的可复现性。`args.seed` 是一个整数类型的变量,表示随机数的种子值,可以在代码中设置或者通过命令行参数传入。