1、local_rank = int(os.environ.get("LOCAL_RANK", -1)),多卡训练时会有多个进程,每个进程使用一张卡进行训练,这一行代码是用来获取某个进程所使用的gpu编号的。如果是四卡训练,那四个进程的local_rank分别就是0、1、2和3了。 2、dist.init_process_group(backend="nccl"),使用多卡训练
理解Python的迭代器是解读 PyTorch 中torch.utils.data模块的关键。 在Dataset,Sampler和DataLoader这三个类中都会用到 python 抽象类的魔法方法,包括__len__(self),__getitem__(self)和__iter__(self) __len__(self): 定义当被len()函数调用时的行为,一般返回迭代器中元素的个数 __getitem__(self): ...
如果设置为true，worker在dataset遍历完成后不会关闭 pin_memory_device='' 用于保存数据的device，与pi...
current_device() 返回当前选择地设备索引。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.cuda.current_stream() 返回当前选择地 Stream。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class torch.cuda.device(device) Context-manager 用来改变选择的设备。 参数: device (torch.device 或者...
(torch.cuda.FloatTensor) b = torch.rand(2,3) print(b.dtype, b.device) print(torch.get_default_dtype()) # torch.float32 cuda:0 # torch.float32 torch.set_default_tensor_type(torch.FloatTensor) c = torch.rand(3,3) print(c.dtype, c.device) print(torch.get_default_dtype()) # ...
device="cuda"iftorch.cuda.is_available() else"cpu" %matplotlibinline importrandom nvidia_smi.nvmlInit() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 导入训练和测试模型所需的所有包。我们还初始化nvidia-smi。
根据传入的data进行建造一个tensor二、torch.Tensor( )torch.Tensor是一个class,是torch.FloatTensor的别称 在pycharm上显示如下: 示例如下...torch.tensor()和torch.Tensor()的区别 一、torch.tensor( )torch.tensor(data, dtype=None, device=None 智能推荐 ...
def get_points(self, featmap_sizes, dtype, device, flatten=False): """Get points according to feature map sizes. Args: featmap_sizes (list[tuple]): Multi-level feature map sizes. dtype (torch.dtype): Type of points. device (torch.device): Device of points. Returns: tuple: points of ...
get_ds_engine(self.model, ctx) self.model = ds_engine.module logger.info("Model %s loaded successfully", ctx.model_name) self.initialized =Truedefpreprocess(self, requests):""" Basic text preprocessing, based on the user's choice of application mode. Args: requests (list): A list of ...
net.to(device) net.eval() classes = class_names # 测试每一类的准确率 class_correct = list(0. for i in range(len(class_names))) class_total = list(0. for i in range(len(class_names))) with torch.no_grad(): for data in testloader: ...