try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

这段代码是一个Python脚本，包含了一些用于PyTorch训练的实用函数。具体来说，它包含了以下函数：

- import thop：导入PyTorch的模块thop，用于计算模型的FLOPs和参数数量。
- torch_distributed_zero_first：用于在分布式训练中同步所有进程的执行顺序。
- init_torch_seeds：用于初始化PyTorch的随机数种子。
- select_device：用于选择PyTorch的设备，可以选择CPU或GPU。
- time_synchronized：用于在CPU和GPU之间同步时间。

这些函数都是用于方便PyTorch训练的实用函数，可以大大简化代码编写。

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def forward_once(self, x, profile=False): y, dt = [], [] # outputs for m in self.model: if m.f != -1: # if not from previous layer x = y[m.f] if isinstance(m.f, int) else [x if j == -1 else y[j] for j in m.f] # from earlier layers if profile: try: import thop o = thop.profile(m, inputs=(x,), verbose=False)[0] / 1E9 * 2 # FLOPS except: o = 0 t = time_synchronized() for _ in range(10): _ = m(x) dt.append((time_synchronized() - t) * 100) print('%10.1f%10.0f%10.1fms %-40s' % (o, m.np, dt[-1], m.type)) x = m(x) # run y.append(x if m.i in self.save else None) # save output if profile: print('%.1fms total' % sum(dt)) return x

这是一个神经网络模型的前向传播函数。它接受一个输入张量 x，然后按照网络模型中的层次结构依次进行计算，最终输出模型的预测结果。在计算过程中，函数会调用每一层的前向计算函数，将前一层的输出作为当前层的输入，并将当前层的输出作为下一层的输入，以此类推。在每一层的计算中，函数还可以根据需要对计算时间和计算量进行统计和记录，以便进行模型优化和性能分析。最后，函数返回模型的最终输出结果。

PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - thop[version='>=0.1.1']

PackagesNotFoundError是一个常见问题，当你尝试安装某个Python包（比如`thop`）时，但发现指定版本（在这个例子中是`>=0.1.1`）在当前的Python包管理器（如pip）中不可用。这可能有以下几个原因：

1. 版本不兼容：可能你正在寻找的特定版本已经从主要的Python仓库（如PyPI）移除，或者该库还没有更新到这个版本。

2. 包源问题：检查你的pip源设置，可能是你使用的默认源没有包含这个包的最新版本，或者源本身有问题。

3. 包已被废弃或替换：有时候开发者会停止维护某个旧版本，新的版本可能已发布并取代了它。

4. 网络问题：如果你的网络连接不稳定，可能会导致下载失败。

为了解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

- **检查版本：**确认`thop`库是否有可用的替代版本，或者是否有更早的版本满足你的需求。

- **更新源：**如果你的pip源不是官方的PyPI，可以尝试添加或者切换到PyPI作为源，命令是 `pip config set global.index-url https://pypi.org/simple`。

- **安装特定版本：**如果找不到官方的，尝试使用`pip install thop==0.1.0` 或者更低的版本来安装。

- **使用虚拟环境：**创建一个新的虚拟环境，有时候这能避免全局包冲突。

- **查看官方文档或GitHub：**查看`thop`的官方文档或GitHub页面，看看是否有相关的安装指导或解决了此问题的更新说明。