def synchronize_between_processes(self): for meter in self.meters.values(): meter.synchronize_between_processes()

时间: 2024-04-20 20:25:31 浏览: 18
这段代码定义了`MetricLogger`类的`synchronize_between_processes`方法。 在这个方法中,通过遍历`self.meters.values()`,即遍历`self.meters`字典中的所有值(即`SmoothedValue`对象),对每个`meter`调用其`syncronize_between_processes`方法。 `meter.synchronize_between_processes()`的作用是将当前进程中的指标值与其他进程中的指标值进行同步。这在多进程训练或分布式训练中是非常有用的,可以保证不同进程之间获取到的指标值是一致的,便于统计和比较。 通过调用每个指标的`synchronize_between_processes`方法,可以保证所有指标在不同进程之间的同步。
相关问题

def synchronize_between_processes(self): for iou_type in self.iou_types: self.eval_imgs[iou_type] = np.concatenate(self.eval_imgs[iou_type], 2) create_common_coco_eval(self.coco_eval[iou_type], self.img_ids, self.eval_imgs[iou_type])

这段代码的作用是在多个进程之间进行同步。 首先,它使用一个循环遍历 `self.iou_types` 列表中的每个元素 `iou_type`。在每次迭代中,它执行两个操作。 第一个操作是将列表 `self.eval_imgs[iou_type]` 中的元素进行拼接,拼接的维度为 2。也就是说,`self.eval_imgs[iou_type]` 是一个包含多个数组的列表,通过 `np.concatenate()` 函数将这些数组在第三个维度上进行拼接。拼接后的结果存储回 `self.eval_imgs[iou_type]` 中。 第二个操作是调用 `create_common_coco_eval()` 函数,传入 `self.coco_eval[iou_type]`、`self.img_ids` 和 `self.eval_imgs[iou_type]` 作为参数。这个函数的具体功能没有在给出的代码中展示,但根据函数名和参数可以猜测它可能用于创建一个与 COCO 数据集评估相关的对象。 综合起来,这段代码通过循环遍历 `self.iou_types` 中的元素,在每次迭代中将 `self.eval_imgs[iou_type]` 列表中的数组进行拼接,并调用一个名为 `create_common_coco_eval()` 的函数。这些操作可能用于在多个进程之间共享和处理一些评估结果数据。

def synchronize_between_processes(self): """ Warning: does not synchronize the deque! """ if not is_dist_avail_and_initialized(): return t = torch.tensor([self.count, self.total], dtype=torch.float64, device="cuda") dist.barrier() dist.all_reduce(t) t = t.tolist() self.count = int(t[0]) self.total = t[1]

`SmoothedValue`类中的`synchronize_between_processes`方法用于在多个进程之间进行同步。 方法首先检查当前是否处于分布式环境中,并且已经初始化了分布式通信。如果不是,则直接返回。 在分布式环境中,方法创建了一个包含`self.count`和`self.total`的Tensor对象`t`,将其数据类型设置为`torch.float64`,设备设置为"cuda"。然后,通过调用`dist.barrier()`方法进行进程同步,确保所有进程在继续执行之前都达到了这个同步点。***

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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()

torch.save(model.state_dict(), r'./saved_model/' + str(args.arch) + '_' + str(args.batch_size) + '_' + str(args.dataset) + '_' + str(args.epoch) + '.pth') # 计算GFLOPs flops = 0 for name, module in model.named_modules(): if isinstance(module, torch.nn.Conv2d): flops += module.weight.numel() * 2 * module.in_channels * module.out_channels * module.kernel_size[ 0] * module.kernel_size[1] / module.stride[0] / module.stride[1] elif isinstance(module, torch.nn.Linear): flops += module.weight.numel() * 2 * module.in_features start_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True) end_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True) start_event.record() with torch.no_grad(): output = UNet(args,3,1).to(device) end_event.record() torch.cuda.synchronize() elapsed_time_ms = start_event.elapsed_time(end_event) gflops = flops / (elapsed_time_ms * 10 ** 6) print("GFLOPs: {:.2f}".format(gflops)) return best_iou, aver_iou, aver_dice, aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, fps, parameters, gflops出现错误 best_iou,aver_iou,aver_dice,aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, FPS, parameters, gflops = val(model,best_iou,val_dataloader) File "D:/BaiduNetdiskDownload/0605_ghostv2unet _tunnelcrack/ghostunet++/UNET++/main.py", line 143, in val return best_iou, aver_iou, aver_dice, aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, fps, parameters, gflops UnboundLocalError: local variable 'gflops' referenced before assignment怎么修改

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