def collect_torch_env() -> str: try: import torch.__config__ return torch.__config__.show() except ImportError: # compatible with older versions of pytorch from torch.utils.collect_env import get_pretty_env_info return get_pretty_env_info()
时间: 2023-06-24 11:05:35 浏览: 66
这是一个 Python 函数,用于收集 Torch 的环境信息,并将其返回为字符串。如果 Torch 模块已经安装并导入成功,它会使用 `torch.__config__.show()` 函数来获取环境信息;否则,它会使用 `torch.utils.collect_env.get_pretty_env_info()` 函数兼容旧版本的 Torch 来获取环境信息。
你可以将该函数用于调试 Torch 相关的问题,以便更好地理解 Torch 的运行环境。
相关问题
cannot find -lopencv_* collect2.exe: error: ld returned 1 exit status
"cannot find -lopencv_* collect2.exe: error: ld returned exit status" 是一个编译错误,通常出现在使用OpenCV库时。这个错误表示编译器无法找到所需的OpenCV库文件。
决这个问题的方法是确保正确配置了OpenCV库的路径。以下是一些可能的解决方案:
1. 检查OpenCV库是否正确安装:确保已经正确地安装了OpenCV库,并且库文件位于正确的路径下。
2. 检查编译器的链接选项:在编译命令中,确保已经正确地指定了OpenCV库的链接选项。通常,这些选项以"-l"开头,后面跟着库的名称。例如,"-lopencv_core"表示链接OpenCV核心库。
3. 检查库文件路径:如果OpenCV库文件不在默认的库文件搜索路径中,需要手动指定库文件的路径。可以使用"-L"选项来指定库文件的路径。例如,"-L/path/to/opencv/libs"表示将"/path/to/opencv/libs"添加到库文件搜索路径中。
4. 检查环境变量:确保系统的环境变量中包含了OpenCV库文件的路径。可以通过设置LD_LIBRARY_PATH(Linux)或者PATH(Windows)环境变量来添加库文件路径。
如果以上方法都没有解决问题,可能需要重新安装OpenCV库或者检查编译环境的配置。
torch.cuda.ipc_collect()
torch.cuda.ipc_collect() 是一个 PyTorch 中的函数,用于收集当前进程中所有被释放的 CUDA 引用,并释放与进程间通信相关的资源。它可以在多进程的 PyTorch 代码中使用,用于释放 CUDA 资源,防止 GPU 内存泄露。
当一个进程释放了一个 CUDA 引用(比如一个 Tensor 或一个 CUDA Stream),这个引用实际上并不会被立即释放,而是被放到一个“挂起”列表中。当这个进程调用 ipc_collect() 函数时,它会遍历这个列表,释放所有已经被释放的引用,并释放与进程间通信相关的资源。
这个函数只能在 PyTorch 1.0 及以上版本的 CUDA 构建中使用。如果你的 PyTorch 安装没有使用 CUDA,或者你的 PyTorch 版本太旧,那么这个函数是不可用的。
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