str_ids = opt.gpu_ids.split(',') opt.gpu_ids = [] for str_id in str_ids: id = int(str_id) if id >= 0: opt.gpu_ids.append(id) if len(opt.gpu_ids) > 0: torch.cuda.set_device(opt.gpu_ids[0]) self.opt = opt return self.opt 这段代码什么意思?
时间: 2023-03-25 22:03:38 浏览: 181
这段代码的意思是将字符串类型的 opt.gpu_ids 按照逗号分隔符分割成多个字符串,然后将每个字符串转换成整数类型,并将大于等于 的整数添加到 opt.gpu_ids 列表中。如果 opt.gpu_ids 列表长度大于 ,则将第一个元素作为当前 CUDA 设备。最后将 opt 赋值给 self.opt 并返回。
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os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = opt.gpu_id
这行代码是用来设置环境变量的,具体来说是设置CUDA_VISIBLE_DEVICES这个变量的值为opt.gpu_id。这个变量的作用是指定程序使用的GPU设备的ID,如果不设置的话,默认会使用所有可用的GPU设备。这个代码通常用在使用GPU进行深度学习训练的时候,可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES来控制程序使用哪些GPU设备。
classification loss, Equation (4) of the paper cls_criterion = nn.NLLLoss() input_res = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.resSize) input_att = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.attSize) noise = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.nz) one = torch.FloatTensor([1]) mone = one * -1 input_label = torch.LongTensor(opt.batch_size)
这段代码用于定义用于分类任务的损失函数以及创建一些输入变量。
首先,代码创建了一个用于分类任务的损失函数`cls_criterion`,采用的是负对数似然损失函数(Negative Log Likelihood Loss,简称NLLLoss)。NLLLoss通常用于多分类问题,它将输入视为log概率,并计算真实标签的负对数概率的平均值作为损失。
接下来,代码创建了一些输入变量:
- `input_res`是一个大小为`(opt.batch_size, opt.resSize)`的浮点型张量,用于存储图像的特征。
- `input_att`是一个大小为`(opt.batch_size, opt.attSize)`的浮点型张量,用于存储属性的特征。
- `noise`是一个大小为`(opt.batch_size, opt.nz)`的浮点型张量,用于存储噪声向量。
- `one`是一个包含值为1的浮点型张量。
- `mone`是一个包含值为-1的浮点型张量。
- `input_label`是一个大小为`opt.batch_size`的长整型张量,用于存储输入样本的标签。
这些输入变量将在模型训练过程中用于计算损失和更新参数。在使用这些变量之前,需要根据具体情况进行初始化或填充数据。