void* Utils::CopyDataHostToDvpp(void* data, int size) { void* buffer = nullptr; auto aclRet = acldvppMalloc(&buffer, size); if (aclRet != ACL_SUCCESS) { ERROR_LOG("acl malloc dvpp data failed, dataSize=%u, ret=%d", size, aclRet); return nullptr; } // INFO_LOG("malloc dvpp memory size %d ok", size); // copy input to device memory aclRet = aclrtMemcpy(buffer, size, data, size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE); if (aclRet != ACL_SUCCESS) { ERROR_LOG("acl memcpy data to dvpp failed, size %u, error %d", size, aclRet); acldvppFree(buffer); return nullptr; } // INFO_LOG("copy data to dvpp ok"); return buffer; }中申请的内存空间不用释放么
时间: 2024-01-16 13:03:09 浏览: 38
在这个函数中,确实需要释放申请的内存空间。可以在调用该函数的代码中,使用acldvppFree函数来释放内存空间,例如:
```c++
void* data = // some data on host;
int size = // size of the data;
void* dvppData = Utils::CopyDataHostToDvpp(data, size);
// use dvppData for some DVPP operation
acldvppFree(dvppData); // release the memory space on DVPP device
```
这样可以保证程序在使用完DVPP设备上的内存后,能够正确地释放该内存。
相关问题
from utils.data_loader import * ModuleNotFoundError: No module named 'utils'
这个错误意味着你的 Python 解释器无法找到名为 "utils" 的模块。
有几种可能的原因:
1. 该模块未安装:请确保您已经安装了该模块。您可以使用 pip 或 conda 来安装需要的模块。例如,使用 pip 安装:`pip install utils`
2. 模块不在 Python 解释器的搜索路径中:如果您已经安装了该模块,但仍然遇到此错误,则可能是因为该模块不在 Python 解释器的搜索路径中。您可以添加模块所在的路径到系统环境变量中,或者在代码中添加模块所在路径。
3. 文件名或路径错误:请确保您的代码中引用的模块名称和路径正确,并且文件确实存在。
希望这能帮到您解决问题。
如何torch.utils.data.DataLoader读取图片batchsize=1
要使用torch.utils.data.DataLoader读取图片,可以使用torchvision.datasets.ImageFolder类来读取图片数据集。然后将ImageFolder对象封装到DataLoader中,设置batch_size=1即可实现每次输出一张图片。具体实现步骤如下:
1. 导入必要的库:torchvision.datasets和torch.utils.data
2. 使用ImageFolder类读取图片数据集,设置相应的transform参数,例如将图片resize到指定大小、转换为tensor等。
3. 将ImageFolder对象封装到DataLoader中,设置batch_size=1,shuffle=True(可选)等参数。
4. 使用for循环遍历DataLoader,每次输出一个batch的数据,即一张图片。
代码示例:
```
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
# 设置transform
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)), # 将图片resize到指定大小
transforms.ToTensor() # 转换为tensor
])
# 使用ImageFolder读取图片数据集
image_folder = datasets.ImageFolder(root='path/to/image/folder', transform=transform)
# 将ImageFolder对象封装到DataLoader中
dataloader = DataLoader(image_folder, batch_size=1, shuffle=True)
# 遍历DataLoader,每次输出一个batch的数据,即一张图片
for images, labels in dataloader:
print(images.shape, labels)
```
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