MindSpore中是否有类似torch.backends.cudnn.benchmark函数功能

时间: 2024-05-24 17:13:05 浏览: 109
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浅谈pytorch torch.backends.cudnn设置作用

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MindSpore中有类似于torch.backends.cudnn.benchmark的功能，即使用mindspore.context.set_context(mode=mindspore.context.PYNATIVE_MODE, device_target="GPU", enable_graph_kernel=True)可以启用MindSpore的图形核心编译器，从而提高GPU的性能。
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def setup_seed(seed): torch.manual_seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.enabled = True

7. 将 torch.backends.cudnn.benchmark 设置为 False，以禁用自动寻找最快的卷积实现。 8. 将 torch.backends.cudnn.deterministic 设置为 True，以确保每次运行结果一致。 9. 将 torch.backends.cudnn....

def fix_random_seed_as(seed): random.seed(seed) torch.random.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False

6. 使用 torch.backends.cudnn.benchmark = False 禁用 CuDNN 的自动寻找最佳卷积算法。这将确保在使用 CuDNN 加速时得到可重复的结果。 通过调用这个函数并传递一个种子值，你可以确保每次运行程序时得到相同的...

torch.cuda.manual_seed_all(seed) 设置 PyTorch 所有 CUDA 设备的随机种子。 使用 np.random.seed(seed) 设置 NumPy 的随机种子。 使用 random.seed(seed) 设置 Python 内置的随机种子。 将 torch.backends.cudnn.benchmark 设置为 False，以禁用自动寻找最快的卷积实现。 将 torch.backends.cudnn.deterministic 设置为 True，以确保每次运行结果一致。 将 torch.backends.cudnn.enabled 设置为 True

4. torch.backends.cudnn.benchmark = False: 这个设置用于禁用 PyTorch 自动寻找最快的卷积实现。默认情况下，PyTorch 会在运行时根据硬件和输入数据的大小自动选择最适合的卷积算法，以提高性能。然而，在需要...

seed=2 torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.backends.cudnn.benchmark=False torch.backends.cudnn.deterministic=True os.environ["H5PY_DEFAULT_READONLY"] = "1"

torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True 这两行代码设置了PyTorch的CUDA加速库（cuDNN）的行为。benchmark被设置为False，以确保每次运行时的计算图优化策略...

torch.backends.cudnn报错

torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True print(f"Random seed set as {seed}") seed_torch() 另外，你也可以使用torch.use_deterministic_algorithms函数来...

import torch, os, pickle, random import numpy as np from yaml import safe_load as yaml_load from json import dumps as json_dumps def load_data(data_path): with open(data_path, 'rb') as f: data = pickle.load(f) return data def save_model(model, save_path, optimizer=None): os.makedirs(os.path.dirname(save_path), exist_ok=True) data2save = { 'state_dict': model.state_dict(), 'optimizer': optimizer.state_dict(), } torch.save(data2save, save_path) def load_model(model, load_path, optimizer=None): data2load = torch.load(load_path, map_location='cpu') model.load_state_dict(data2load['state_dict']) if optimizer is not None and data2load['optimizer'] is not None: optimizer = data2load['optimizer'] def fix_random_seed_as(seed): random.seed(seed) torch.random.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False if __name__ == "__main__": pass

这段代码是一个示例的辅助函数和主函数。 load_data 函数用于加载保存在 pickle 文件中的数据。它接受一个数据路径作为输入，并使用 pickle 库将数据从文件中加载出来。 save_model 函数用于保存模型及其优化...

torch.backends用法

常用的函数包括 torch.backends.cudnn.benchmark() 和 torch.backends.cudnn.enabled()，它们分别用于启用 cuDNN 的自动调整算法和检查 cuDNN 是否可用。此外，torch.backends 还提供了一些与多线程和多进程相关的...

if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True cli_args = docopt(__doc__, version="Usecase 2 Training Script 1.0") config_file = Path(cli_args['--config']) config = yaml.load(config_file.open(), Loader=yaml.SafeLoader) modelclass = get_model(config['model']) model = modelclass(**config['model_args'])是什么意思

torch.backends.cudnn.benchmark = True是PyTorch中的设置，用于启用CuDNN的自动调优机制，以提升深度学习模型在GPU上的计算性能。 接下来，使用docopt库解析命令行参数，并将解析结果存储在cli_args变量中。...

对于代码： # 创建一个transformer模型对象，并将其移动到GPU上（如果有） model = TransformerModel(input_size=input_size, output_size=output_size, num_layers=num_layers, num_heads=num_heads, dim_feedforward=dim_feedforward, dropout=dropout) device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print("use device: ",device) torch.cuda.set_device(device) torch.backends.cudnn.benchmark = True model=model.to(device) # 定义一个损失函数，这里使用均方误差损失函数 criterion = nn.MSELoss() # 定义一个优化器，这里使用Adam优化器 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 开始训练模型 for epoch in range(num_epochs): model.train() # 设置模型为训练模式 train_loss = 0.0 # 初始化训练损失为0.0 for i, (inputs, outputs) in enumerate(train_loader): # 前向传播，得到模型的预测输出 inputs=inputs.to(device) outputs=outputs.to(device) preds = model(inputs, outputs) 它报错了： RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking argument for argument index in method wrapper__index_select) 这是为什么？

根据代码，你已经将模型移动到GPU上（如果有）了，但是你没有检查数据是否在相同的设备上。在这种情况下，你需要将输入数据和标签数据也移动到相同的设备上，可以通过以下代码解决问题： inputs=inputs.to...

def build_sequences(text, window_size): #text:list of capacity x, y = [],[] for i in range(len(text) - window_size): sequence = text[i:i+window_size] target = text[i+1:i+1+window_size] x.append(sequence) y.append(target) return np.array(x), np.array(y) # 留一评估：一组数据为测试集，其他所有数据全部拿来训练 def get_train_test(data_dict, name, window_size=8): data_sequence=data_dict[name][1] train_data, test_data = data_sequence[:window_size+1], data_sequence[window_size+1:] train_x, train_y = build_sequences(text=train_data, window_size=window_size) for k, v in data_dict.items(): if k != name: data_x, data_y = build_sequences(text=v[1], window_size=window_size) train_x, train_y = np.r_[train_x, data_x], np.r_[train_y, data_y] return train_x, train_y, list(train_data), list(test_data) def relative_error(y_test, y_predict, threshold): true_re, pred_re = len(y_test), 0 for i in range(len(y_test)-1): if y_test[i] <= threshold >= y_test[i+1]: true_re = i - 1 break for i in range(len(y_predict)-1): if y_predict[i] <= threshold: pred_re = i - 1 break return abs(true_re - pred_re)/true_re def evaluation(y_test, y_predict): mae = mean_absolute_error(y_test, y_predict) mse = mean_squared_error(y_test, y_predict) rmse = sqrt(mean_squared_error(y_test, y_predict)) return mae, rmse def setup_seed(seed): np.random.seed(seed) # Numpy module. random.seed(seed) # Python random module. os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) # 为了禁止hash随机化，使得实验可复现。 torch.manual_seed(seed) # 为CPU设置随机种子 if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(seed) # 为当前GPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_all(seed) # if you are using multi-GPU，为所有GPU设置随机种子 torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True

其中，build_sequences函数用来将数据转化为序列数据，get_train_test函数用来获取训练集和测试集，relative_error函数用来计算相对误差，evaluation函数用来计算模型的MAE、MSE和RMSE指标。另外，setup_...

import torch, os, cv2 from model.model import parsingNet from utils.common import merge_config from utils.dist_utils import dist_print import torch import scipy.special, tqdm import numpy as np import torchvision.transforms as transforms from data.dataset import LaneTestDataset from data.constant import culane_row_anchor, tusimple_row_anchor if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True args, cfg = merge_config() dist_print('start testing...') assert cfg.backbone in ['18','34','50','101','152','50next','101next','50wide','101wide'] if cfg.dataset == 'CULane': cls_num_per_lane = 18 elif cfg.dataset == 'Tusimple': cls_num_per_lane = 56 else: raise NotImplementedError net = parsingNet(pretrained = False, backbone=cfg.backbone,cls_dim = (cfg.griding_num+1,cls_num_per_lane,4), use_aux=False).cuda() # we dont need auxiliary segmentation in testing state_dict = torch.load(cfg.test_model, map_location='cpu')['model'] compatible_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if 'module.' in k: compatible_state_dict[k[7:]] = v else: compatible_state_dict[k] = v net.load_state_dict(compatible_state_dict, strict=False) net.eval() img_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((288, 800)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) if cfg.dataset == 'CULane': splits = ['test0_normal.txt', 'test1_crowd.txt', 'test2_hlight.txt', 'test3_shadow.txt', 'test4_noline.txt', 'test5_arrow.txt', 'test6_curve.txt', 'test7_cross.txt', 'test8_night.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, 'list/test_split/'+split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1640, 590 row_anchor = culane_row_anchor elif cfg.dataset == 'Tusimple': splits = ['test.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1280, 720 row_anchor = tusimple_row_anchor else: raise NotImplementedError for split, dataset in zip(splits, datasets): loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle = False, num_workers=1) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') print(split[:-3]+'avi') vout = cv2.VideoWriter(split[:-3]+'avi', fourcc , 30.0, (img_w, img_h)) for i, data in enumerate(tqdm.tqdm(loader)): imgs, names = data imgs = imgs.cuda() with torch.no_grad(): out = net(imgs) col_sample = np.linspace(0, 800 - 1, cfg.griding_num) col_sample_w = col_sample[1] - col_sample[0] out_j = out[0].data.cpu().numpy() out_j = out_j[:, ::-1, :] prob = scipy.special.softmax(out_j[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(cfg.griding_num) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob * idx, axis=0) out_j = np.argmax(out_j, axis=0) loc[out_j == cfg.griding_num] = 0 out_j = loc # import pdb; pdb.set_trace() vis = cv2.imread(os.path.join(cfg.data_root,names[0])) for i in range(out_j.shape[1]): if np.sum(out_j[:, i] != 0) > 2: for k in range(out_j.shape[0]): if out_j[k, i] > 0: ppp = (int(out_j[k, i] * col_sample_w * img_w / 800) - 1, int(img_h * (row_anchor[cls_num_per_lane-1-k]/288)) - 1 ) cv2.circle(vis,ppp,5,(0,255,0),-1) vout.write(vis) vout.release()

在if __name__ == "__main__":中，代码设置了torch.backends.cudnn.benchmark为True，合并了配置信息args和cfg，并输出了“start testing...”信息。然后根据配置信息中的backbone选择了不同的通道数，并初始化了一...
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torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True ### 3. 数据加载与预处理 接下来定义了两个数据集路径：训练集和测试集，并通过自定义的数据加载器LoadData来加载...
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torch.cuda.synchronize() RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

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RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (CUDABFloat16Type) should be the same解决方法

对于某些操作，可以设置torch.backends.cudnn.benchmark = True来让CuDNN自动选择合适的数据类型，但这并不总是可行。 3. **检查模型架构**：确保你在模型中使用的所有运算支持所需的数据类型。某些库或函数可能...

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Python中的Torch和CUDNN可以...import torch.backends.cudnn as cudnn # 启用CUDNN加速 cudnn.benchmark = True 启用CUDNN后，Torch会自动使用CUDNN提供的算法和函数来加速模型运算，从而提高训练速度和效率。

上述两个函数在cpu版本有可替代的函数 吗

2. torch.backends.cudnn.benchmark = False 的替代设置是不需要做任何额外的设置。在 CPU 版本中，没有 CuDNN 库可供优化，因此不需要设置来禁用自动寻找最快的卷积实现。 3. torch.backends.cudnn....

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