devices_node的具体内容
时间: 2024-04-19 21:30:08 浏览: 8
`devices_node` 并不是一个具体的内容,而是一个我在之前回答中错误地提到的术语。我混淆了 `struct device` 和 `devices_node` 的概念。
在 Linux 内核中,`struct device` 是用于表示设备的数据结构,它包含了设备的各种属性和方法,并用于将设备节点连接到设备模型的层次结构中。
`struct device` 中的一些重要成员包括:
- `struct device *parent`:指向设备模型中父设备的指针。
- `struct device_private *p`:指向设备私有数据的指针。
- `struct kobject kobj`:用于管理设备的内核对象。
- `const char *init_name`:设备的初始名称。
- `struct device_driver *driver`:指向设备驱动程序的指针。
此外,`struct device` 还可以包含其他与设备相关的信息,例如设备的地址、IRQ 线路等。
对于每个设备节点,都会在设备模型中创建相应的 `struct device` 对象,并将其连接到设备模型的层次结构中。这样可以方便地在系统中查找和访问设备节点,以及进行设备节点之间的关联和操作。
希望这次回答能更清楚地解释 `struct device` 的概念。对于具体的设备节点信息,需要根据具体的设备和系统来查看相应的文档或代码。
相关问题
(scan) su@su:~/scan-project/SCAN/openselfsup$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 bash tools/dist_train.sh configs/scan/sd198-20/wrn_v1.py 1 usage: launch.py [-h] [--nnodes NNODES] [--node_rank NODE_RANK] [--nproc_per_node NPROC_PER_NODE] [--master_ad
这个错误看起来和你的命令行参数有关。从错误信息来看,你使用了 `launch.py` 脚本启动分布式训练,但是传入的参数不正确。
具体来说,`launch.py` 脚本需要以下参数:
- `training_script`:训练脚本的路径。
- `--nproc_per_node`:每个节点上使用的 GPU 数量。
- `--nnodes`:节点数。
- `--node_rank`:当前节点的编号。
- `--master_addr`:主节点的 IP 地址。
- `--master_port`:主节点的端口号。
你使用的命令行中,第一个参数是训练脚本的路径,但是第二个参数是一个数字 `1`,这可能是你想要传给 `--nproc_per_node` 参数的值。但是,`launch.py` 脚本会将 `1` 解析为 `training_script` 参数的值,从而导致参数不匹配的错误。
因此,你需要将命令行中的参数按照上述要求进行传递。一个正确的命令行示例可能如下所示:
```
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 --nnodes=1 --node_rank=0 --master_addr=localhost --master_port=1234 train.py configs/scan/sd198-20/wrn_v1.py
```
这里假设你只使用了一台机器进行分布式训练,因此 `--nnodes` 参数设置为 `1`,`--node_rank` 参数设置为 `0`,且 `--master_addr` 参数设置为 `localhost`,`--master_port` 参数设置为 `1234`。具体的参数值应该根据你的实际情况进行修改。
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ','.join(str(x) for x in train_gpu) ngpus_per_node = len(train_gpu)
这段代码是用来设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量的,用于指定使用哪些GPU设备进行训练。具体来说,代码中train_gpu是一个列表,包含了所有可用的GPU设备编号。使用join方法将train_gpu中的所有GPU编号转换成字符串,并用逗号连接起来,最终形成一个字符串,赋值给CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。这样,当程序启动时,只有在CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量中指定的GPU设备才会被程序使用。而ngpus_per_node则表示每个节点可用的GPU数量,其值为train_gpu列表的长度。