解释代码 model.cuda() model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)

时间: 2024-05-25 17:16:31 浏览: 170
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pytorch中使用cuda扩展的实现示例

model.cuda() 将模型移动到CUDA设备上，以便在GPU上进行加速计算。 model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model) 将模型封装在一个分布式数据并行模型中，以便在多个GPU上进行并行计算。这可以提高训练速度和效率，特别是在大规模深度学习任务中。
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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

其次，如果 args.cuda 为 True，即使用 CUDA 进行模型训练和推理，则通过 nn.DataParallel() 将模型转换为多 GPU 并行计算模式，提升模型训练和推理的速度。然后通过 model.cuda() 将模型移动到 GPU 上进行...

criterion = MyLoss2(thresh=3, alpha=2) if cuda: model = torch.nn.DataParallel(model).cuda() optimizer=optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.lr,betas=(0.9,0.999)) if opt.resume: if os.path.isfile(opt.resume): print("=> loading checkpoint '{}'".format(opt.resume)) checkpoint = torch.load(opt.resume) model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'], strict=False) # optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) else: print("=> no checkpoint found at '{}'".format(opt.resume))

这段代码定义了一个损失函数criterion，使用了自定义的MyLoss2。如果使用了CUDA进行训练，则将模型转移到GPU上。定义了Adam优化器，学习率为opt.lr，beta参数为（0.9，0.999）。如果选择了恢复训练，则判断所指定的...

def generate(self): if self.backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: self.model = get_model_from_name[self.backbone](num_classes=self.num_classes, pretrained=False) else: self.model = get_model_from_name[self.backbone](input_shape=self.input_shape, num_classes=self.num_classes, pretrained=False) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.model.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device)) self.model = self.model.eval() print('{} model, and classes loaded.'.format(self.model_path)) if self.cuda: self.model = nn.DataParallel(self.model) self.model = self.model.cuda()

这段代码定义了一个名为generate的方法，用于生成分类模型。具体实现过程如下： 1. if self.backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_...11. self.model = self.model.cuda()：将模型移动到GPU上进行计算。

解释代码 if Cuda: if distributed: model_train = model_train.cuda(local_rank) model_train = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model_train, device_ids=[local_rank], find_unused_parameters=True) else: model_train = torch.nn.DataParallel(model) cudnn.benchmark = True model_train = model_train.cuda() with open(train_annotation_path, encoding='utf-8') as f: train_lines = f.readlines() with open(test_annotation_path, encoding='utf-8') as f: val_lines = f.readlines() num_train = len(train_lines) num_val = len(val_lines) np.random.seed(10101) np.random.shuffle(train_lines) np.random.seed(None)

如果进行分布式训练，则将模型转移到当前进程所在的 GPU 上，并使用 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 方法将模型包装为分布式数据并行模型。在包装模型时，需要指定当前进程所在的 GPU ID，以及通过 ...

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 ...

解释 if torch.cuda.device_count() > 1: model = nn.DataParallel(model) model.to(device).train()

这段代码的作用是，如果当前计算机上有多个GPU设备（即torch.cuda.device_count() > 1），则使用nn.DataParallel将模型转换为数据并行模型，从而可以利用多个GPU来加速训练。接着，将模型移动到指定的设备上（...

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(input_nc, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, input_nc, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(input_nc, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, input_nc, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) self.sequence = [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) self.sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] self.sequence += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: self.sequence += [nn.Sigmoid()] def forward(self, input): offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) ] sequence = sequence1 + self.sequence self.model = nn.Sequential(*sequence) return self.model(input)，上述代码出现问题：TypeError: torch.cuda.FloatTensor is not a Module subclass，如何修改

你可以尝试将最后一行代码修改为以下内容： python return nn.Sequential(*sequence)(input) 这里直接将 nn.Sequential 对象应用于输入张量 input，然后返回模型的输出。这样就可以避免将张量作为模型...

def generate(self, onnx=False): #---------------------------------------------------# # 建立yolov3模型，载入yolov3模型的权重 #---------------------------------------------------# self.net = YoloBody(self.anchors_mask, self.num_classes) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.net.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device)) self.net = self.net.eval() print('{} model, anchors, and classes loaded.'.format(self.model_path)) if not onnx: if self.cuda: self.net = nn.DataParallel(self.net) self.net = self.net.cuda()

这段代码定义了一个 generate 方法，该方法用于创建 YOLOv3 模型并载入预训练权重。如果 onnx 参数为 False，则将模型部署到 GPU 上进行加速，...最后，如果使用 GPU，则使用 nn.DataParallel 对模型进行并行化处理。

使用model = torch.nn.DataParallel(model)来保存模型参数，该怎么调用模型参数呢？

当你使用 torch.nn.DataParallel 对模型进行并行处理时，它会将模型复制到多个设备上，每个副本共享相同的参数。这通常用于GPU加速训练过程。当你想要访问或调用这些参数时，需要注意以下几点： 1. 访问单个设备...

model_train = model_train.cuda(local_rank)

在多 GPU 训练中，通常会使用分布式训练，将模型参数和梯度分布式地存储在多个 GPU 上，通过 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 模块来进行多 GPU 训练。在这种情况下，使用 model_train.cuda(local_...

torch.cuda.set_device(local_ran

当你需要在多GPU环境中进行并行计算，特别是在使用 PyTorch 的 DistributedDataParallel (DDP) 或者 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel (DistributedDataParallel) 进行模型并行时，先通过 torch.cuda.set...

torch.cuda.set_device(device) 改成单机多卡

如果要在单机上使用多个GPU进行计算，可以使用DataParallel或者DistributedDataParallel这两个PyTorch提供的模块。其中，DataParallel将数据分割成多个部分，在多个GPU上分别计算，最后再将结果合并；...

举例说明 torch.cuda.set_device() 如何指定多张GPU

model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids) # 创建一个张量，并将张量移动到指定的 GPU 设备上 x = torch.randn(10, 10).cuda(device_ids[0]) # 使用 torch.cuda.set_device() 函数来切换当前...

model.load_state_dict(torch.load('./weights24a_1_1/CP500.pth'))怎么设置权重loading的device

在PyTorch中，torch.load()函数默认会将加载的模型权重加载到与模型创建时相同的设备上，...如果你想将权重均匀分布到多个GPU上，可以使用torch.nn.DataParallel或者torch.nn.parallel.DistributedDataParallel。

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torch.nn.dataparallel如何指定哪几个gpu训练

from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP def main(): # 将模型放到 GPU 上 device = torch.device("cuda") model = MyModel().to(device) # 定义要使用的 GPU gpus = [0, 1, 2, 3] ...

File "E:/learning/NEW/code/yolov8/NWPU/yolov8-pytorch-master/train.py", line 548, in <module> fit_one_epoch(model_train, model, ema, yolo_loss, loss_history, eval_callback, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\utils\utils_fit.py", line 34, in fit_one_epoch outputs = model_train(images) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\parallel\data_parallel.py", line 166, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\nets\yolo.py", line 165, in forward self.anchors, self.strides = (x.transpose(0, 1) for x in make_anchors(x, self.stride, 0.5)) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\utils\utils_bbox.py", line 25, in make_anchors sy,sx = torch.meshgrid(sy, sx, indexing='ij') if TORCH_1_10 else torch.meshgrid(sy, sx) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py", line 463, in meshgrid return _meshgrid(*tensors, indexing=indexing) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py", line 478, in _meshgrid return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs,indexing='ij') # type: ignore[attr-defined] TypeError: meshgrid() got multiple values for keyword argument 'indexing'

这个错误是由于你使用了 PyTorch 的多 GPU 训练，但是在使用 ...你可以检查一下代码中使用 meshgrid 函数的地方，确保只指定了一次 indexing 参数。如果还有问题，可以提供更多的代码和错误信息，便于更好地定位问题。

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