args.cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available() 是什么意思

时间: 2023-03-25 09:01:32 浏览: 323
这个代码行的意思是,如果 args.no_cuda 为 False 并且当前设备支持 CUDA,则将 args.cuda 设置为 True,否则将其设置为 False。CUDA 是 NVIDIA 开发的用于并行计算的平台和编程模型。
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args = parser.parse_args() args.cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available()

这是argparse模块的用法示例的一部分,它使用parse_args()方法从命令行中解析参数,并将结果保存在args变量中。接下来,它根据解析出的--no-cuda参数的值和当前系统是否支持CUDA来设置args.cuda变量的值。 具体来说,这里的代码将args.no_cuda取反并与torch.cuda.is_available()的值做与运算,如果结果为True,则将args.cuda设置为True,否则设置为False。这样,args.cuda将表示是否启用CUDA训练。 例如,如果我们在命令行中输入: ``` python myscript.py --no-cuda ``` 而当前系统不支持CUDA,则解析后的结果将是: ``` args.no_cuda = True args.cuda = False ``` 这样,我们就可以使用args.cuda来确定是否需要在GPU上运行代码。

args.cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available() torch.manual_seed(args.seed)什么意思

这段代码主要是为了判断是否使用 CUDA 进行模型的训练和推理,并设置随机种子。 首先,`args.no_cuda` 是一个 bool 类型的变量,表示是否禁用 CUDA。如果 `args.no_cuda` 为 True,则不使用 CUDA;否则,通过 `torch.cuda.is_available()` 函数判断当前环境是否支持 CUDA,如果支持,则将 `args.cuda` 设置为 True,表示使用 CUDA 进行模型训练和推理。 其次,`torch.manual_seed(args.seed)` 设置 PyTorch 的随机种子,保证每次运行时生成的随机数是一样的,这样可以保证模型训练的可复现性。`args.seed` 是一个整数类型的变量,表示随机数的种子值,可以在代码中设置或者通过命令行参数传入。

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if __name__ == "__main__": args = parse_args() print("A list all args: \n======================") pprint(vars(args)) print() #设置 CPU 生成随机数的种子 ,方便下次复现实验结果。 torch.manual_seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) #路径拼接文件路径,可以传入多个路径 PATH = os.path.join("resources", args.data) EMBEDDING_PATH = "resources/" static_feat = ["sex", "age", "pur_power"] dynamic_feat = ["category", "shop", "brand"] device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") n_epochs = args.n_epochs batch_size = args.batch_size lr = args.lr item_embed_size = args.embed_size feat_embed_size = args.embed_size hidden_size = (256, 128) #CosineEmbeddingLoss余弦相似度损失函数,用于判断输入的两个向量是否相似 #BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步,计算交叉损失熵 criterion = ( nn.CosineEmbeddingLoss() if args.loss == "cosine" else nn.BCEWithLogitsLoss() ) #lower将字符串中的所有大写字母转换为小写字母 criterion_type = ( "cosine" if "cosine" in criterion.__class__.__name__.lower() else "bce" ) neg_label = -1. if criterion_type == "cosine" else 0. neg_item = args.neg_item columns = ["user", "item", "label", "time", "sex", "age", "pur_power", "category", "shop", "brand"] ( n_users, n_items, train_user_consumed, eval_user_consumed, train_data, eval_data, user_map, item_map, feat_map#feature是特征比如数据集里 age, brand 之类的 ) = process_feat_data( PATH, columns, test_size=0.2, time_col="time", static_feat=static_feat, dynamic_feat=dynamic_feat ) print(f"n_users: {n_users}, n_items: {n_items}, " f"train_shape: {train_data.shape}, eval_shape: {eval_data.shape}") train_user, train_item, train_label = sample_items_random( train_data, n_items, train_user_consumed, neg_label, neg_item ) eval_user, eval_item, eval_label = sample_items_random( eval_d

D:\Downloads\Anaconda\python.exe "D:\Downloads\Pycharm\Mycode\Binding gesture\demo.py" Traceback (most recent call last): File "D:\Downloads\Pycharm\Mycode\Binding gesture\demo.py", line 407, in <module> handRecognize = HandRecognize() File "D:\Downloads\Pycharm\Mycode\Binding gesture\demo.py", line 115, in __init__ self.modelGCN.load_state_dict(torch.load('demo/saveModel/handsModel.pth')) File "C:\Users\CHL\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\serialization.py", line 809, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "C:\Users\CHL\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\serialization.py", line 1172, in _load result = unpickler.load() File "C:\Users\CHL\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\serialization.py", line 1142, in persistent_load typed_storage = load_tensor(dtype, nbytes, key, _maybe_decode_ascii(location)) File "C:\Users\CHL\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\serialization.py", line 1116, in load_tensor wrap_storage=restore_location(storage, location), File "C:\Users\CHL\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\serialization.py", line 217, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "C:\Users\CHL\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\serialization.py", line 182, in _cuda_deserialize device = validate_cuda_device(location) File "C:\Users\CHL\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\serialization.py", line 166, in validate_cuda_device raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on a CUDA ' RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU. 进程已结束,退出代码1

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