解释代码 if args.gpu is not None: torch.cuda.set_device(args.gpu) model.cuda(args.gpu)

时间: 2024-06-06 13:08:22 浏览: 176
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cuda（gpu）

这段代码用于设置PyTorch模型在指定GPU上运行。 如果输入参数中的args.gpu不为空，则使用torch.cuda.set_device()函数设置当前使用的GPU为args.gpu指定的GPU。接着，使用model.cuda()函数将模型移动到args.gpu指定的GPU上运行。这样，模型的计算和存储都将在指定的GPU上进行，能够加速模型的运行速度。
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model = MyModel(*args, **kwargs) # 需要重新定义模型结构 model.load_state_dict(torch.load('mymodel.pth')) # 加载模型权重 model.eval() ##### 方式二：保存整个模型 这种方式不仅保存模型的权重参数，还...

解释i代码 elif args.gpu is not None: torch.cuda.set_device(args.gpu) model = model.cuda(args.gpu)

如果args.gpu不为None，则使用torch.cuda.set_device()函数设置所选GPU的设备号。然后，将模型移动到所选GPU上，使用model.cuda(args.gpu)。这样，模型就会在所选的GPU上运行，而不是在CPU上运行。

解释代码print_arguments(args) ifint(args.gpu)<0: device='cpu' else: device=torch.device("cuda:{}".format(args.gpu))

这段代码是一个函数，它的作用是根据传入的参数args来选择使用CPU还是GPU进行计算。具体来说，如果args中的gpu参数小于0，说明没有指定使用GPU，那么就使用CPU进行计算；否则，就使用指定的GPU进行计算。 同时，这...

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)

这是一段 Python 代码，它定义...如果参数 "args.seed" 不为空，则通过设置相关随机数生成器（random、numpy.random 和 torch）的种子来确保生成的随机数不受外部因素的影响。最后，它调用 "main_worker(args)" 函数。

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)

这段代码是用来设置随机数种子的。...接着，如果使用了 GPU，还需要用这个种子来初始化 CUDA 随机数生成器。这样做的目的是为了保证每次运行程序时生成的随机数序列都是一样的，这样可以方便地进行实验的复现和比较。

str_ids = args.gpu_ids.split(',') args.gpu_ids = [] for str_id in str_ids: id = int(str_id) if id >= 0: args.gpu_ids.append(id) if len(args.gpu_ids) > 0: torch.cuda.set_device(args.gpu_ids[0])什么意思

这段代码的作用是将用户从命令行输入的 GPU ID 字符串分割成单个 ID，并将这些 ID 存储为整数类型的...如果列表不为空，代码将设置当前使用的 CUDA 设备为列表中第一个 GPU 的 ID。这表示代码将在指定的 GPU 上运行。

if cfg.MODEL.DIST_TRAIN: torch.cuda.set_device(args.local_rank)

如果cfg.MODEL.DIST_TRAIN为真，则执行torch.cuda.set_device(args.local_rank)语句。这是一个用于分布式训练的代码块，它将指定当前进程使用的GPU设备的索引。在分布式训练中，多个进程可以同时训练模型，每个进程...

if args.model == 'stackhourglass': model = stackhourglass(args.maxdisp) elif args.model == 'basic': model = basic(args.maxdisp) else: print('no model') if args.cuda: model = nn.DataParallel(model) model.cuda() if args.loadmodel is not None: print('Load pretrained model') pretrain_dict = torch.load(args.loadmodel) model.load_state_dict(pretrain_dict['state_dict']) print('Number of model parameters: {}'.format(sum([p.data.nelement() for p in model.parameters()])))什么意思

这段代码主要是为了根据命令行参数 args.model 创建模型，并进行模型加载和 CUDA 设置。 首先，根据 args.model 的取值，创建不同的深度学习模型。如果 args.model 的取值为 'stackhourglass'，则创建 ...

global args args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # Create save directory if not os.path.exists(args.save_dir): os.makedirs(args.save_dir) model_dir = "./%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%.2f" % (args.save_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) log_file_name = "%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%d.txt" % (model_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) if not os.path.exists(model_dir): print("model_dir:", model_dir) os.mkdir(model_dir) torch.backends.cudnn.benchmark = True

然后，它设置了 CUDA 环境变量，指定使用 GPU 进行训练。接着，它创建了一个保存模型的目录，如果目录不存在的话就会创建。其中，模型路径的命名规则为“save_dir/model_layer_层数_lr_学习率_ratio_感知率”。同时...

def forward(self, x: Tensor, edge_index: Adj, edge_feat: Tensor, *args, **kwargs) -> Tensor: src, trg = edge_index xs: List[Tensor] = [] edge_features: List[Tensor] = [] for i in range(self.num_layers): x = self.convs[i](x, edge_index, edge_feat, *args, **kwargs) #node更新 x_src, x_trg = x[src], x[trg] similar = self.distance(x_src, x_trg) edge_feat = torch.cat((edge_feat, x_src, x_trg, torch.abs(x_src - x_trg), similar[:, None]), dim=-1) #edge更新 edge_feat = self.fcs[i](edge_feat) if self.norms is not None: x = self.norms[i](x) if self.act is not None: x = self.act(x) x = F.dropout(x, p=self.dropout, training=self.training) edge_feat = F.dropout(edge_feat, p=self.dropout, training=self.training) if self.jk is not None: xs.append(x) if self.jk is not None: edge_features.append(edge_feat) return edge_feat

这段代码是一个神经网络模型的前向传播函数（forward函数）。根据输入的参数 x（节点特征）、edge_index（边的索引）、edge_feat（边的特征），以及其他可选的参数 args 和 kwargs，该函数通过多层感知机（MLP）的...

args.device = torch.device('cuda:'+str(args.gpu_id))

这是一行 Python 代码，用于将模型加载到指定的 GPU 上。其中 args.gpu_id 是 GPU 的 ID，可以是任何整数值。如果你的系统中有多个 GPU，你可以使用这个代码将模型加载到指定的 GPU 上。

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

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...

def train(cfg, args): # clear up residual cache from previous runs if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.empty_cache() # main training / eval actions here # fix the seed for reproducibility if cfg.SEED is not None: torch.manual_seed(cfg.SEED) np.random.seed(cfg.SEED) random.seed(0) # setup training env including loggers logging_train_setup(args, cfg) logger = logging.get_logger("visual_prompt") train_loader, val_loader, test_loader = get_loaders(cfg, logger) logger.info("Constructing models...") model, cur_device = build_model(cfg) logger.info("Setting up Evalutator...") evaluator = Evaluator() logger.info("Setting up Trainer...") trainer = Trainer(cfg, model, evaluator, cur_device) if train_loader: trainer.train_classifier(train_loader, val_loader, test_loader) else: print("No train loader presented. Exit") if cfg.SOLVER.TOTAL_EPOCH == 0: trainer.eval_classifier(test_loader, "test", 0)

这是一个训练模型的函数，其参数包括一个配置文件和一些参数。在该函数中，首先清除了之前运行留下的缓存，然后设置了随机种子以保证可重复性，接着获取了训练、验证和测试数据集的加载器，构建了模型，设置了评估器...

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

最后，如果args.cuda为True，则使用args.seed来设置PyTorch中的CUDA随机数生成器的种子，从而确保在GPU上运行代码时也能获得可复现的结果。 这些步骤是非常重要的，因为在机器学习中，随机数经常被用来初始化模型...

args = parser.parse_args() args.cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available()

具体来说，这里的代码将args.no_cuda取反并与torch.cuda.is_available()的值做与运算，如果结果为True，则将args.cuda设置为True，否则设置为False。这样，args.cuda将表示是否启用CUDA训练。 例如，如果我们在...

if args.distributed: model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu]) model_without_ddp = model.module n_parameters = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad) print('number of params:', n_parameters)

- model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu]) 在分布式训练模式下，使用 DistributedDataParallel 函数来初始化模型，该函数会自动将模型分布到多个 GPU 上进行训练，以...

# 模型参数设定 batch_size = args.batch_size seed_everything(seed=args.seed) device = torch.device(f"cuda:{args.cuda}" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

其中，args.batch_size是从命令行参数中传入的batch size大小，seed_everything()函数用于设置随机种子，以保证实验的可重复性。device变量用于指定模型运行的设备，如果可用的话则使用GPU，否则使用CPU。

if torch.cuda.is_available(): if not args.cuda: print("WARNING: You have a CUDA device, so you should probably run with --cuda")

这段代码的作用是检查当前系统是否有可用的 CUDA 设备，并提醒用户如果有 CUDA 设备可用，应该使用 --cuda 参数来启用 CUDA。具体来说，如果系统中有可用的 CUDA 设备，且用户没有使用 --cuda 参数来启用 CUDA，则会...

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