def train(cfg, args): # clear up residual cache from previous runs if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.empty_cache() # main training / eval actions here # fix the seed for reproducibility if cfg.SEED is not None: torch.manual_seed(cfg.SEED) np.random.seed(cfg.SEED) random.seed(0) # setup training env including loggers logging_train_setup(args, cfg) logger = logging.get_logger("visual_prompt") train_loader, val_loader, test_loader = get_loaders(cfg, logger) logger.info("Constructing models...") model, cur_device = build_model(cfg) logger.info("Setting up Evalutator...") evaluator = Evaluator() logger.info("Setting up Trainer...") trainer = Trainer(cfg, model, evaluator, cur_device) if train_loader: trainer.train_classifier(train_loader, val_loader, test_loader) else: print("No train loader presented. Exit") if cfg.SOLVER.TOTAL_EPOCH == 0: trainer.eval_classifier(test_loader, "test", 0)
时间: 2023-06-24 14:05:59 浏览: 265
这是一个训练模型的函数，其参数包括一个配置文件和一些参数。在该函数中，首先清除了之前运行留下的缓存，然后设置了随机种子以保证可重复性，接着获取了训练、验证和测试数据集的加载器，构建了模型，设置了评估器和训练器，并调用了训练器的 train_classifier 方法进行训练。如果没有提供训练数据集，则输出 "No train loader presented. Exit"。最后，如果设置了总共的训练轮数为 0，则调用训练器的 eval_classifier 方法进行模型的测试评估。
相关问题
Transferred 355/355 items from pretrained weights Ultralytics 8.3.162 Python-3.12.11 torch-2.5.1 Traceback (most recent call last): File "<frozen runpy>", line 198, in _run_module_as_main File "<frozen runpy>", line 88, in _run_code File "D:\miniconda3\envs\yolo\Scripts\yolo.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "D:\miniconda3\envs\yolo\Lib\site-packages\ultralytics\cfg\__init__.py", line 983, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\miniconda3\envs\yolo\Lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 793, in train self.trainer = (trainer or self._smart_load("trainer"))(overrides=args, _callbacks=self.callbacks) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ self.device = select_device(self.args.device, self.args.batch) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\miniconda3\envs\yolo\Lib\site-packages\ultralytics\utils\torch_utils.py", line 202, in select_device raise ValueError( ValueError: Invalid CUDA 'device=0' requested. Use 'device=cpu' or pass valid CUDA device(s) if available, i.e. 'device=0' or 'device=0,1,2,3' for Multi-GPU. torch.cuda.is_available(): False torch.cuda.device_count(): 0 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']: None See https://pytorch.org/get-started/locally/ for up-to-date torch install instructions if no CUDA devices are seen by torch.
### 检查 PyTorch 的 CUDA 支持
在使用 Ultralytics YOLOv8 进行模型训练时，若遇到 `torch.cuda.is_available()` 返回 `False`，表明当前环境中 PyTorch 无法识别到 GPU。可以通过以下代码验证 CUDA 是否可用：
```python
import torch
# 检查是否有 GPU 和 CUDA 支持
if torch.cuda.is_available():
print("CUDA is available:", torch.version.cuda)
else:
print("CUDA is not available")
```
如果输出为 "CUDA is not available"，则说明 PyTorch 没有正确识别到 CUDA 环境。
### 安装兼容的 PyTorch 版本
由于 PyTorch 官方尚未直接支持某些版本的 CUDA，可以考虑使用 `cu118` 或其他兼容版本。推荐使用镜像源安装以提高下载速度：
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
或者使用 Conda 安装，并指定与 CUDA 兼容的版本：
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.4 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ -c nvidia
```
此方法能够有效避免因网络问题导致的安装失败，并确保安装的是支持 GPU 的 PyTorch 版本[^3]。
### 系统环境配置建议
除了安装正确的 PyTorch 版本之外，还需要确认系统中已正确安装了 NVIDIA 驱动程序以及 CUDA Toolkit。可以通过运行 `nvidia-smi` 命令来验证 NVIDIA 驱动是否正常工作。此外，确保安装的 CUDA Toolkit 版本与 PyTorch 要求的版本相匹配，以避免兼容性问题。
---
###
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《Pro CSS and HTML Design Patterns》是一本专注于Web前端设计模式的书籍，特别针对CSS（层叠样式表）和HTML（超文本标记语言）的高级应用进行了深入探讨。这本书籍属于Pro系列，旨在为专业Web开发人员提供实用的设计模式和实践指南，帮助他们构建高效、美观且可维护的网站和应用程序。
在介绍这本书的知识点之前，我们首先需要了解CSS和HTML的基础知识，以及它们在Web开发中的重要性。
HTML是用于创建网页和Web应用程序的标准标记语言。它允许开发者通过一系列的标签来定义网页的结构和内容，如段落、标题、链接、图片等。HTML5作为最新版本，不仅增强了网页的表现力，还引入了更多新的特性，例如视频和音频的内置支持、绘图API、离线存储等。
CSS是用于描述HTML文档的表现（即布局、颜色、字体等样式）的样式表语言。它能够让开发者将内容的表现从结构中分离出来，使得网页设计更加模块化和易于维护。随着Web技术的发展，CSS也经历了多个版本的更新，引入了如Flexbox、Grid布局、过渡、动画以及Sass和Less等预处理器技术。
现在让我们来详细探讨《Pro CSS and HTML Design Patterns》中可能包含的知识点：
1. CSS基础和选择器：
书中可能会涵盖CSS基本概念，如盒模型、边距、填充、边框、背景和定位等。同时还会介绍CSS选择器的高级用法，例如属性选择器、伪类选择器、伪元素选择器以及选择器的组合使用。
2. CSS布局技术：
布局是网页设计中的核心部分。本书可能会详细讲解各种CSS布局技术，包括传统的浮动（Floats）布局、定位（Positioning）布局，以及最新的布局模式如Flexbox和CSS Grid。此外，也会介绍响应式设计的媒体查询、视口（Viewport）单位等。
3. 高级CSS技巧：
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4. HTML5特性：
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5. 可访问性（Accessibility）：
Web可访问性越来越受到重视。本书可能会介绍如何通过HTML和CSS来提升网站的无障碍访问性，比如使用ARIA标签（Accessible Rich Internet Applications）来增强屏幕阅读器的使用体验。
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轻便实用的Java库类查询工具介绍
标题 "java2库类查询" 和描述表明，所提及的工具是一个专门用于查询Java库类的应用程序。此软件旨在帮助开发者快速地查找和引用Java的标准开发工具包（SDK）中包含的所有应用程序编程接口（API）类。通过这样的工具，开发者可以节省大量在官方文档或搜索引擎上寻找类定义和使用方法的时间。它被描述为轻巧且方便，这表明其占用的系统资源相对较少，同时提供直观的用户界面，使得查询过程简洁高效。
从描述中可以得出几个关键知识点：
1. Java SDK：Java的软件开发工具包（SDK）是Java平台的一部分，提供了一套用于开发Java应用软件的软件包和库。这些软件包通常被称为API，为开发者提供了编程界面，使他们能够使用Java语言编写各种类型的应用程序。
2. 库类查询：这个功能对于开发者来说非常关键，因为它提供了一个快速查找特定库类及其相关方法、属性和使用示例的途径。良好的库类查询工具可以帮助开发者提高工作效率，减少因查找文档而中断编程思路的时间。
3. 轻巧性：软件的轻巧性通常意味着它对计算机资源的要求较低。这样的特性对于资源受限的系统尤为重要，比如老旧的计算机、嵌入式设备或是当开发者希望最小化其开发环境占用空间时。
4. 方便性：软件的方便性通常关联于其用户界面设计，一个直观、易用的界面可以让用户快速上手，并减少在使用过程中遇到的障碍。
5. 包含所有API：一个优秀的Java库类查询软件应当能够覆盖Java所有标准API，这包括Java.lang、Java.util、Java.io等核心包，以及Java SE平台的所有其他标准扩展包。
从标签 "java 库 查询 类" 可知，这个软件紧密关联于Java编程语言的核心功能——库类的管理和查询。这些标签可以关联到以下知识点：
- Java：一种广泛用于企业级应用、移动应用（如Android应用）、网站后端、大型系统和许多其他平台的编程语言。
- 库：在Java中，库是一组预打包的类和接口，它们可以被应用程序重复使用。Java提供了庞大的标准库，以支持各种常见的任务和功能。
- 查询：查询指的是利用软件工具搜索、定位和检索信息的过程。对于Java库类查询工具来说，这意味着可以通过类名、方法签名或其他标识符来查找特定的API条目。
最后，压缩包文件列表包含了两个文件：“java.dit”和“Java.exe”。其中“Java.exe”很可能是程序的可执行文件，而“java.dit”可能是一个数据文件，用于存储Java类的索引或数据。由于文件名后缀通常与文件类型相关联，但“dit”并不是一个常见的文件扩展名。这可能是一个特定于软件的自定义格式，或是一个打字错误。
总结来说，"java2库类查询" 是一个针对Java开发者的实用工具，它提供了一个轻量级、易用的平台来查询和定位Java标准库中的所有类和API。此工具对优化开发流程，减少查找Java类文档的时间大有裨益，尤其适合需要频繁查阅Java API的开发者使用。
【Zotero 7终极指南】：新手必备！Attanger插件全攻略与数据同步神技
# 1. Zotero 7与Attanger插件的介绍
在当今的学术研究和知识管理领域，高效的文献管理工具至关重要。Zotero 7作为一个流行的参考文献管理软件，因其强大的功能和用户友好的界面而受到专业人士的青睐。而Attanger插件则为Zotero 7带来了更多定制化和高级功能，极大地增强