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2023-10-17-今日內容
# 2023-10-17-traffic light detection dataset
2023-10-17-tqdm
2023-10-17-multiple gpu handling
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2023-10-17-traffic light detection dataset
layout: post title: ‘traffic light detection dataset ‘ date: 2023-10-17T03:09:00-04:00
https://universe.roboflow.com/signal-sense-traffic-signal-detection/traffic-signals- mcmpm/dataset/16
https://universe.roboflow.com/fyp-wrdsh/road-signs-and-traffic-lights-dataset/browse?queryText=&pageSize=50&startingIndex=0&browseQuery=true
#trafficlight
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2023-10-17-tqdm
- 使用tqdm库： 如果想要一个更美观的进度条，可以使用tqdm库。首先，你需要安装tqdm： bash
Copy code pip install tqdm 然后可以这样使用它： python
Copy code from tqdm import tqdm
def batch_process(video_folder, output_video_folder, output_csv_folder): os.makedirs(output_video_folder, exist_ok=True) os.makedirs(output_csv_folder, exist_ok=True)
for video_file in tqdm(os.listdir(video_folder)):
# ... 其他代码 ... tqdm会为os.listdir(video_folder)循环创建一个可视化的进度条，显示你的代码处理进度。 #tqdm #批量處理
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2023-10-17-multiple gpu handling
layout: post title: ‘multiple gpu handling ‘ date: 2023-10-17T01:29:37-04:00
import torch
torch.cuda.set_device(0) # 对于code1.py
或者
torch.cuda.set_device(1) # 对于code2.py
在Windows环境下，你可以使用一个批处理文件（.bat）来达到类似的目的。以下是步骤：
- 使用文本编辑器（如Notepad或VS Code）创建一个新文件。
- 将以下代码复制并粘贴到该文件中：
SET CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 start python code1.py SET CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 start python code2.py - 保存文件为
run_scripts.bat（确保文件扩展名为.bat）。 - 双击
run_scripts.bat文件，或在命令提示符中导航到该文件的目录并运行run_scripts.bat。
start命令将使每个Python脚本在其自己的新窗口中运行。SET CUDA_VISIBLE_DEVICES命令是用来指定每个脚本应该使用哪个GPU。
请注意，这种方法的一个限制是，SET CUDA_VISIBLE_DEVICES可能不会像在Linux下那样工作，因为它是为Unix-like系统设计的。在Windows中，你可能需要使用其他方法来指定GPU设备，例如在Python代码中使用PyTorch的torch.cuda.set_device()函数。
如果你的代码确实基于PyTorch，你可以在code1.py和code2.py中分别添加以下行来指定要使用的GPU：
import torch
torch.cuda.set_device(0) # 对于code1.py
# 或者
torch.cuda.set_device(1) # 对于code2.py
在这种情况下，你的run_scripts.bat文件只需包含以下行：
start python code1.py
start python code2.py
#multiplegpu #torch #windowsbatch #匯總今日內容