stream.synchronize()

stream.synchronize() 是CUDA编程中的一个函数，用于等待所有在给定流上排队的操作完成。当在一个流上排队了多个操作时，它们可能会以异步方式执行，即不会立即执行完毕。如果需要确保在流上排队的所有操作都已经完成，可以使用 stream.synchronize() 函数来等待它们完成。

这个函数会阻塞当前的线程，直到流上排队的所有操作都完成为止。它通常用于计算结果的校验或者在多个流之间同步操作。

相关问题

import numpy as np import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import time import torch # 1. 确定batch size大小，与导出的trt模型保持一致 BATCH_SIZE = 32 # 2. 选择是否采用FP16精度，与导出的trt模型保持一致 USE_FP16 = True target_dtype = np.float16 if USE_FP16 else np.float32 # 3. 创建Runtime，加载TRT引擎 f = open("resnet_engine.trt", "rb") # 读取trt模型 runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) # 创建一个Runtime(传入记录器Logger) engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) # 从文件中加载trt引擎 context = engine.create_execution_context() # 创建context # 4. 分配input和output内存 input_batch = np.random.randn(BATCH_SIZE, 224, 224, 3).astype(target_dtype) output = np.empty([BATCH_SIZE, 1000], dtype = target_dtype) d_input = cuda.mem_alloc(1 * input_batch.nbytes) d_output = cuda.mem_alloc(1 * output.nbytes) bindings = [int(d_input), int(d_output)] stream = cuda.Stream() # 5. 创建predict函数 def predict(batch): # result gets copied into output # transfer input data to device cuda.memcpy_htod_async(d_input, batch, stream) # execute model context.execute_async_v2(bindings, stream.handle, None) # 此处采用异步推理。如果想要同步推理，需将execute_async_v2替换成execute_v2 # transfer predictions back cuda.memcpy_dtoh_async(output, d_output, stream) # syncronize threads stream.synchronize() return output # 6. 调用predict函数进行推理，并记录推理时间 def preprocess_input(input): # input_batch无法直接传给模型，还需要做一定的预处理 # 此处可以添加一些其它的预处理操作（如标准化、归一化等） result = torch.from_numpy(input).transpose(0,2).transpose(1,2) # 利用torch中的transpose,使(224,224,3)——>(3,224,224) return np.array(result, dtype=target_dtype) preprocessed_inputs = np.array([preprocess_input(input) for input in input_batch]) # (BATCH_SIZE,224,224,3)——>(BATCH_SIZE,3,224,224) print("Warming up...") pred = predict(preprocessed_inputs) print("Done warming up!") t0 = time.time() pred = predict(preprocessed_inputs) t = time.time() - t0 print("Prediction cost {:.4f}s".format(t)) 请将这部分代码，改成可以输入电脑摄像头视频的

这段代码是用Python语言实现的，用于引入一些常用的库，例如numpy、tensorrt、pycuda等等。同时，还引入了torch库。其中，numpy是Python中用于快速处理大型数组和矩阵计算的库；tensorrt是NVIDIA推出的深度学习推理引擎，可以将训练好的模型转化为高效的推理模型；pycuda是一个Python接口，用于与CUDA（Compute Unified Device Architecture）进行交互，使得Python能够利用GPU进行高性能计算；torch是一个基于Python的科学计算包，主要面向深度学习领域。

torch.cuda.Stream()作用

`torch.cuda.Stream()` 是PyTorch中用于管理CUDA异步操作的对象。它提供了一种分离CUDA流的方法，允许在多个流之间并行执行多个CUDA操作，从而提高了GPU的利用率。

使用 `cuda.Stream()` 可以创建一个新的流对象。可以使用 `with torch.cuda.stream(stream)` 来指定一个 CUDA 操作使用的流。在这个上下文环境中，所有的 CUDA 操作都将被分配到指定的流中执行。

例如，如果需要在GPU上执行多个异步操作，可以创建多个流对象，并将这些操作分配给不同的流。这样可以最大限度地利用GPU的计算资源，提高程序的性能。

import torch

# 创建两个流
stream1 = torch.cuda.Stream()
stream2 = torch.cuda.Stream()

# 在两个流中并行执行两个操作
with torch.cuda.stream(stream1):
    x = torch.randn((1000, 1000), device='cuda')
    y = x * 2
with torch.cuda.stream(stream2):
    z = torch.randn((1000, 1000), device='cuda')
    w = z * 2

# 在主流中等待两个操作完成
torch.cuda.synchronize()