def torch_gc(): if torch.cuda.is_available(): # with torch.cuda.device(DEVICE): torch.cuda.empty_cache() torch.cuda.ipc_collect() elif torch.backends.mps.is_available(): try: from torch.mps import empty_cache empty_cache() except Exception as e: print(e) print("如果您使用的是 macOS 建议将 pytorch 版本升级至 2.0.0 或更高版本，以支持及时清理 torch 产生的内存占用。")

这段代码定义了一个名为`torch_gc()`的函数，用于在PyTorch中进行GPU内存管理。该函数首先判断当前是否可用CUDA（即是否有可用的GPU），如果有，则使用`torch.cuda.empty_cache()`清空GPU缓存，释放已占用的GPU内存，并使用`torch.cuda.ipc_collect()`执行GPU内存回收。如果当前不支持CUDA，但支持MPS，则使用`torch.mps.empty_cache()`清空缓存，释放已占用的内存。在macOS系统中，如果想要及时清理torch占用的内存，需要将PyTorch版本升级至2.0.0或更高版本。该函数的作用是在使用PyTorch进行深度学习训练过程中，及时释放已使用的GPU内存，避免因为内存占用过高导致程序崩溃或者性能下降的问题。

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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()

这段代码是一个Python脚本，包含了一些用于PyTorch训练的实用函数。具体来说，它包含了以下函数：

- import thop：导入PyTorch的模块thop，用于计算模型的FLOPs和参数数量。
- torch_distributed_zero_first：用于在分布式训练中同步所有进程的执行顺序。
- init_torch_seeds：用于初始化PyTorch的随机数种子。
- select_device：用于选择PyTorch的设备，可以选择CPU或GPU。
- time_synchronized：用于在CPU和GPU之间同步时间。

这些函数都是用于方便PyTorch训练的实用函数，可以大大简化代码编写。

if torch.cuda.is_available(): torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor) print("using cuda:", torch.cuda.get_device_name(0)) pass device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")这段代码是什么意思

这段代码的作用是，如果当前设备有可用的CUDA，则将默认的张量类型设置为CUDA浮点张量并输出使用的CUDA设备的名称。然后，它将设备设置为CUDA设备（如果有）或CPU。

具体来说：

- `torch.cuda.is_available()`：返回一个布尔值，表示当前设备是否有可用的CUDA。

- `torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor)`：将默认的张量类型设置为CUDA浮点张量。

- `print("using cuda:", torch.cuda.get_device_name(0))`：输出使用的CUDA设备的名称。

- `device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")`：将设备设置为CUDA设备（如果有）或CPU。