由8张显卡跑深度学习实验的代码，怎么改成单卡运行

由8张显卡跑深度学习实验的代码，怎么改成单卡运行

需要做以下几个步骤：

1. 将代码中的分布式训练相关代码删除或注释掉。这些代码通常包括调用 init_process_group 函数以及使用 DistributedDataParallel 包装模型和优化器的代码。

2. 将代码中的 num_tasks 和 rank 变量的值设置为1。这些变量通常用于指定分布式训练的进程数量和当前进程的排名。在单卡运行时，这些变量的值应该都为1。

3. 将代码中的 start 和 end 变量的值设置为0和数据集的大小。这些变量通常用于指定当前进程处理的数据的起始和结束索引。在单卡运行时，你只需要处理整个数据集，因此这些变量的值应该分别为0和数据集的大小。

4. 将代码中的 metric_logger.log_every 函数调用删除或注释掉。这个函数通常用于在分布式训练中记录日志，但在单卡运行时不需要使用。

下面是修改后的代码示例：

texts = data_   
num_text = len(texts)
text_bs = 256
text_ids = []
text_embeds = []  
text_atts = []
for i in range(0, num_text, text_bs):text = texts[i: min(num_text, i+text_bs)]text_input = kenizer(text, padding='max_length', truncation=True, max_length=35, return_tensors="pt").to(device) text_output = _encoder(text_input.input_ids, attention_mask = text_input.attention_mask, mode='text')  text_embed = F._proj(text_output.last_hidden_state[:,0,:]))text_embeds.append(text_embed)   text_ids.append(text_input.input_ids)text_atts.append(text_input.attention_mask)text_embeds = torch.cat(text_embeds,dim=0)
text_ids = torch.cat(text_ids,dim=0)
text_atts = torch.cat(text_atts,dim=0)
text_ids[:,0] = _token_id# 计算图像特征
image_feats = []
image_embeds = []
for image, img_id in data_loader: image = (device) image_feat = model.visual_encoder(image)   image_embed = model.vision_proj(image_feat[:,0,:])            image_embed = F.normalize(image_embed,dim=-1)      image_feats.append(image_feat.cpu())image_embeds.append(image_embed)image_feats = torch.cat(image_feats,dim=0)
image_embeds = torch.cat(image_embeds,dim=0)# 计算相似度矩阵
sims_matrix = image_embeds @ text_embeds.t()
score_matrix_i2t = torch.full((len(data_loader.dataset.image),len(texts)),-100.0).to(device)num_tasks = 1
rank = 1
step = sims_matrix.size(0)//num_tasks + 1
start = 0
end = sims_matrix.size(0)# 计算图像到文本的分数矩阵
for i,sims in enumerate(sims_matrix[start:end]): topk_sim, topk_idx = pk(k=config['k_test'], dim=0)encoder_output = image_feats[start+i].repeat(config['k_test'],1,1).to(device)encoder_att = s(encoder_output.size()[:-1],dtype=torch.long).to(device)output = _encoder(text_ids[topk_idx], attention_mask = text_atts[topk_idx],encoder_hidden_states = encoder_output,encoder_attention_mask = encoder_att,                             return_dict = True,)score = model.itm_head(output.last_hidden_state[:,0,:])[:,1]score_matrix_i2t[start+i,topk_idx] = score + topk_simsims_matrix = sims_matrix.t()
score_matrix_t2i = torch.full((len(texts),len(data_loader

如果代码本身写的好：

只需要：将--distributed 参数设置为False 就可以了