解释代码 model.cuda() model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)
时间: 2024-05-25 10:16:31 浏览: 18
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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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。
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 `stackhourglass` 模型,否则创建 `basic` 模型。`args.maxdisp` 表示最大视差值,这个参数会作为模型的一个输入。
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 上进行计算。
然后,如果 `args.loadmodel` 不为 None,则加载预训练模型参数,将其赋值给模型。`torch.load()` 函数可以加载 PyTorch 模型的参数,返回一个字典类型的对象。其中 `'state_dict'` 键对应的值是模型的参数字典。
最后,通过打印语句输出模型的参数数量,方便用户了解模型的规模。