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()
时间: 2024-03-28 15:39:44 浏览: 30
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。
相关问题
thop.profile计算复杂度AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'total_ops'
根据提供的引用内容,您遇到了一个错误:'Sequential'对象没有'total_ops'属性。这个错误通常发生在使用thop.profile计算模型复杂度时,当模型是Sequential对象时,它没有'total_ops'属性。
为了解决这个问题,您可以尝试以下方法:
1. 确保您已经正确导入了thop库,并且版本是最新的。您可以使用以下命令安装最新版本的thop库:
```shell
pip install thop --upgrade
```
2. 检查您的模型是否是Sequential对象。如果是,您可以尝试将其转换为其他类型的模型,例如nn.ModuleList或nn.Sequential。这样做可能需要对您的代码进行一些修改。
3. 如果您的模型是自定义的,您可以尝试手动计算模型的复杂度,而不使用thop库。您可以参考thop库的源代码,了解它是如何计算模型复杂度的,并根据您的模型进行相应的修改。
请注意,以上方法可能需要根据您的具体情况进行调整和修改。如果问题仍然存在,请提供更多的代码和错误信息,以便我们能够更好地帮助您解决问题。
thop.版本 count_bn
thop是一种用于计算神经网络参数数量的库。它可以帮助我们更轻松地了解和评估一个神经网络模型的复杂性和内存占用情况。
版本count_bn是指thop库对于计算Batch Normalization(BN)层参数数量的版本。BN是一种用于提高神经网络训练速度和稳定性的技术。在深层神经网络中,由于每层输出分布的变化,网络可能变得不稳定。而通过引入BN层,在每个批次的数据中归一化每个特征的均值和方差,可以减少梯度消失和爆炸问题,加速网络训练。
在count_bn版本中,thop库提供了计算BN层参数数量的功能。因为BN层本身不涉及到卷积、全连接等具有参数的操作,它的参数数量主要体现在批次均值(mean)和批次标准差(variance)这两个统计量上。count_bn版本的thop库可以自动识别BN层并计算它的参数数量,从而更全面地评估和比较不同神经网络模型的复杂度。
总结而言,thop.版本count_bn是thop库提供的一种版本,用于准确计算神经网络模型中Batch Normalization层的参数数量。通过该版本,我们可以更好地了解和比较不同神经网络模型的复杂性和内存占用情况。
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