if parallel: cpus = max(1, os.cpu_count() - 2) else: cpus = 1 pool = multiprocessing.Pool(processes=cpus)
时间: 2024-05-20 09:16:54 浏览: 19
This code sets the number of CPUs to use for a multiprocessing task. If the code is set to run in parallel mode, it will use all available CPUs except for 2. If it is set to run in serial mode, it will use only 1 CPU. It creates a multiprocessing pool with the specified number of processes to execute the task.
相关问题
def generate(self): if self.backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: self.model = get_model_from_name[self.backbone](num_classes=self.num_classes, pretrained=False) else: self.model = get_model_from_name[self.backbone](input_shape=self.input_shape, num_classes=self.num_classes, pretrained=False) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.model.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device)) self.model = self.model.eval() print('{} model, and classes loaded.'.format(self.model_path)) if self.cuda: self.model = nn.DataParallel(self.model) self.model = self.model.cuda()
这段代码定义了一个名为generate的方法,用于生成分类模型。具体实现过程如下:
1. `if self.backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']:`:判断模型的主干网络是否为vit_b_16、swin_transformer_tiny、swin_transformer_small、swin_transformer_base中的一种,如果不是则执行下一步,否则执行else语句。
2. `self.model = get_model_from_name[self.backbone](num_classes=self.num_classes, pretrained=False)`:调用get_model_from_name函数,通过主干网络名称获取对应的分类模型,并将类别总数作为参数传递给该函数,获取的模型赋值给self.model变量。
3. `else:`:如果模型的主干网络为vit_b_16、swin_transformer_tiny、swin_transformer_small、swin_transformer_base中的一种,则执行下面的代码。
4. `self.model = get_model_from_name[self.backbone](input_shape=self.input_shape, num_classes=self.num_classes, pretrained=False)`:调用get_model_from_name函数,通过主干网络名称获取对应的分类模型,并将输入图像大小和类别总数作为参数传递给该函数,获取的模型赋值给self.model变量。
5. `device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')`:判断当前设备是否支持GPU,如果支持则使用GPU进行计算,否则使用CPU进行计算。
6. `self.model.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device))`:从模型文件中加载模型参数,并将其赋值给self.model。
7. `self.model = self.model.eval()`:将self.model设置为评估模式,即固定住模型参数,停止模型训练。
8. `print('{} model, and classes loaded.'.format(self.model_path))`:打印模型和类别文件已经加载的信息。
9. `if self.cuda:`:如果使用GPU进行计算,则执行下面的语句。
10. `self.model = nn.DataParallel(self.model)`:将模型转换为多GPU并行计算模型。
11. `self.model = self.model.cuda()`:将模型移动到GPU上进行计算。
优化代码def parallel_cal(input_packages, cpu_count): """ 并行计算函数 :param input_packages: 输入函数参数 :param cpu_count: CPU数量 :return: """ number = 0 with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=cpu_count) as executor: res = executor.map(batt_cal, input_packages) for car in zip(input_packages): print('Process %s , is No. %d' % (car, number)) number += 1 return
这段代码的问题在于,您使用了`zip`函数将`input_packages`和`executor.map(batt_cal, input_packages)`打包在一起,但`zip`函数只会返回一个元组,包含每个迭代器中相同位置的元素。因此,您的`for`循环只会遍历`input_packages`一次,而不是遍历每个并行计算的结果。因此,您需要修改代码以正确遍历每个并行计算的结果。以下是修改后的代码:
```python
import concurrent.futures
def parallel_cal(input_packages, cpu_count):
"""
并行计算函数
:param input_packages: 输入函数参数
:param cpu_count: CPU数量
:return:
"""
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=cpu_count) as executor:
futures = [executor.submit(batt_cal, package) for package in input_packages]
for number, future in enumerate(concurrent.futures.as_completed(futures)):
res = future.result()
print('Process %d is completed with result %s' % (number, res))
```
在这个修改后的代码中,我们使用`concurrent.futures.as_completed`函数来迭代已完成的并行计算,并使用`future.result()`方法获取结果。同时,我们也将`enumerate`函数用于`as_completed`迭代器,以便获取每个计算的编号。
相关推荐
![gz](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083447.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)