ddp = nd > 1 or (nd == 0 and torch.cuda.device_count() > 1) if ddp: port += 1 cmd = f'python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node {nd} --master_port {port} train.py --resume {last}' else: cmd = f'python train.py --resume {last}'
时间: 2023-04-12 14:00:34 浏览: 78
这是一个关于使用 PyTorch 分布式训练的代码段,其中 nd 表示设备数量,ddp 表示是否使用分布式训练。如果 nd 大于 1 或者 nd 等于 0 且 CUDA 设备数量大于 1,则使用分布式训练,否则使用单设备训练。如果使用分布式训练,则指定端口号为 1,使用 torch.distributed.launch 命令启动训练,同时从上一次训练的检查点继续训练;如果使用单设备训练,则直接使用 train.py 脚本从上一次训练的检查点继续训练。
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def _get_iou_types(model): model_without_ddp = model if isinstance(model, torch.nn.parallel.DistributedDataParallel): model_without_ddp = model.module iou_types = ["bbox"] return iou_types
这段代码定义了一个名为`_get_iou_types()`的函数,用于获取模型的IoU类型。
函数接受一个模型对象`model`作为参数,并返回一个IoU类型的列表。
首先,函数将输入的模型对象赋值给`model_without_ddp`变量。如果`model`是`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`类型的对象,则通过`model.module`获取原始模型对象,即去除了分布式数据并行封装的模型对象。
然后,函数创建一个包含一个元素的列表`iou_types`,其中元素为字符串`"bbox"`。这表示该函数目前仅支持边界框(bounding box)类型的IoU计算。
最后,函数返回`iou_types`列表,即IoU类型的列表。
以下是一个示例:
```python
def _get_iou_types(model):
model_without_ddp = model
if isinstance(model, torch.nn.parallel.DistributedDataParallel):
model_without_ddp = model.module
iou_types = ["bbox"]
return iou_types
# 使用示例
model = torchvision.models.resnet50()
iou_types = _get_iou_types(model)
print(iou_types)
```
在上述示例中,我们传入了一个ResNet-50模型对象`model`给`_get_iou_types()`函数,然后打印输出IoU类型的列表。
如果还有其他问题,请随时提问。
if args.distributed: model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu]) model_without_ddp = model.module n_parameters = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad) print('number of params:', n_parameters)
这段代码主要实现了分布式训练模式下的模型初始化和参数统计的功能。具体来说:
- `if args.distributed:` 判断是否使用分布式训练模式。
- `model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu])` 在分布式训练模式下,使用 `DistributedDataParallel` 函数来初始化模型,该函数会自动将模型分布到多个 GPU 上进行训练,以提高训练速度。`device_ids` 参数指定了使用的 GPU 设备 ID。
- `model_without_ddp = model.module` 获取没有 `DistributedDataParallel` 封装的模型,以便之后进行保存或者使用。
- `n_parameters = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)` 统计模型的参数个数,其中 `p.numel()` 表示计算张量 `p` 中元素的个数,`p.requires_grad` 表示张量 `p` 是否需要梯度更新。这里只统计需要梯度更新的参数个数。
- `print('number of params:', n_parameters)` 打印模型的参数个数。