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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if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(123) if USE_CUDA: torch.cuda.manual_seed(123)

这段代码是用于检查是否可用CUDA加速，并设置随机种子的条件语句。具体解释如下：

1. `if torch.cuda.is_available():`：这个条件语句用于检查当前环境是否支持CUDA加速。`torch.cuda.is_available()`函数返回一个布尔值，如果CUDA可用，则返回True，否则返回False。

2. `torch.cuda.manual_seed(123)`：这行代码用于设置CUDA的随机种子。随机种子是一个用于生成随机数序列的起始值，通过设置相同的随机种子，可以确保每次运行时生成的随机数序列是相同的。

3. `if USE_CUDA:`：这个条件语句是一个自定义的变量`USE_CUDA`的判断条件。如果`USE_CUDA`为True，则执行下面的代码块，否则跳过。

综上所述，这段代码的作用是在CUDA可用的情况下，设置CUDA的随机种子为123。如果`USE_CUDA`为True，则也会执行相同的操作。

if cfg.MODEL.DIST_TRAIN: torch.cuda.set_device(args.local_rank)

### 回答1：
这行代码的作用是，如果cfg.MODEL.DIST_TRAIN为真，则设置当前进程使用的GPU设备为args.local_rank所指定的设备。这通常用于分布式训练中，确保每个进程使用不同的GPU设备，避免GPU资源竞争。

### 回答2：
如果cfg.MODEL.DIST_TRAIN为真，则执行torch.cuda.set_device(args.local_rank)语句。这是一个用于分布式训练的代码块，它将指定当前进程使用的GPU设备的索引。在分布式训练中，多个进程可以同时训练模型，每个进程负责不同的GPU设备。通过设置args.local_rank为当前进程使用的GPU设备的索引，我们可以确保每个进程使用不同的GPU设备进行训练，从而实现模型的并行训练。这对于处理大型数据集和复杂模型尤为重要，它可以提高训练速度和效率，并充分利用多个GPU设备的计算资源。通过使用torch.cuda.set_device函数，我们可以将当前进程设置为指定的GPU设备，确保模型参数和计算都在该设备上执行。这样，每个进程都可以在自己的设备上独立地训练模型，无需共享内存或数据，从而降低了通信和同步的开销。