从哪里入手呢?

这么多行的代码从哪里看呢?我想到了Java.exe。
在目前发布的代码中Java.exe的代码还没有被以GPL的协议OpenSource。
只好先借助原来发布的代码来阅读Java.exe的实现了。
 
我用这个 \jdk-1_5_0-src-scsl\j2se\src\windows\bin 来阅读了Java.exe的代码。
 
Java.exe的实现使用了JNI。也就是说JVM对外暴露的唯一接口就是JNI,即使是Java.exe也没有例外。
 
\hotspot\src\share\vm\prims 下面应该是JNI的主要代码
 
在C++中通过JNI创建JVM的第一步是调用JNI_CreateJavaVM获得一个JNIEnv*和一个JavaVM* 。
然后是用JNIEnv*来获得某个方法,例如Java.exe就是获得Main方法,然后执行它。
执行完,释放JVM资源,结束程序。
 
例如下面的代码是省略了所有错误处理代码的示例:
    JNIEnv *env;
    JavaVM *jvm;
    JavaVMInitArgs vm_args;
    //创建JVM
    JNI_CreateJavaVM(&jvm,(void**)&env,&vm_args);
   
    jclass cls = env->FindClass("MainClass");
   
    jmethodID mid = env->GetStaticMethodID(cls, "main", "([Ljava/lang/String;)V");
    //调用Java程序main()方法,启动Java程序
    env->CallStaticVoidMethod( cls, mid, NULL);
       
    jvm->DestroyJavaVM();//释放JVM资源
 

看来JNI_CreateJavaVM是我要进入的“兔子洞”了。
这个是完整源码 python实现 Flask,Vue 【python毕业设计】基于Python的Flask+Vue物业管理系统 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发展随后依照传统的软件开发流程,最先为系统挑选适用的言语和软件开发平台,依据需求分析开展控制模块制做和数据库查询构造设计,随后依据系统整体功能模块的设计,制作系统的功能模块图、E-R图。随后,设计框架,依据设计的框架撰写编码,完成系统的每个功能模块。最终,对基本系统开展了检测,包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明,该系统能够实现所需的功能,运行状况尚可并无明显缺点。本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发展随后依照传统的软件开发流程,最先为系统挑选适用的言语和软件开发平台,依据需求分析开展控制模块制做和数据库查询构造设计,随后依据系统整体功能模块的设计,制作系统的功能模块图、E-R图。随后,设计框架,依据设计的框架撰写编码,完成系统的每个功能模块。最终,对基本系统开展了检测,包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明,该系统能够实现所需的功能,运行状况尚可并无明显缺点。本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发展随后依照传统的软件开发流程,最先为系统挑选适用的言语和软件开发平台,依据需求分析开展控制模块制做和数据库查询构造设计,随后依据系统整体功能模块的设计,制作系统的功能模块图、E-R图。随后,设计框架,依据设计的框架撰写编码,完成系统的每个功能模块。最终,对基本系统开展了检测,包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明,该系统能够实现所需的功能,运行状况尚可并无明显缺点。本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发
<think>嗯,用户遇到了GPU的问题,原本需要两个GPU运行的程序,但他们的设备只有一个GPU。现在需要将代码改为单GPU运行。我应该从哪里开始思考呢? 首先,用户提到他们的设备满足运行条件,只是GPU数量不足。所以问题应该出在代码中对多GPU的设置部分。常见的多GPU使用方法包括DataParallel和DistributedDataParallel,或者用户可能手动指定了多个GPU。 接下来,我需要考虑用户可能使用的框架,比如PyTorch或TensorFlow。不同的框架处理多GPU的方式不同,但用户的问题描述中没有明确说明,所以可能需要给出通用的建议。 在PyTorch中,如果代码使用了DataParallel,可能会将模型包装在nn.DataParallel中,这样会自动在多个GPU上分配数据。这种情况下,用户需要删除相关的代码,并将模型移回单个GPU。例如,检查是否有model = nn.DataParallel(model, device_ids=[0,1])这样的代码,改成直接使用模型而不包装,或者设置device_ids为单个GPU。 另外,检查是否有显式的多GPU设置,比如使用.to('cuda:0')和.to('cuda:1'),或者使用torch.cuda.device多个设备的情况。需要确保所有张量和模型都指向同一个GPU设备,比如cuda:0。 对于TensorFlow,用户可能使用了tf.distribute.MirroredStrategy或其他分布策略。这时候需要修改策略,比如使用单设备策略,或者直接不使用任何策略,将操作放在单个GPU上。 还需要检查环境变量,比如CUDA_VISIBLE_DEVICES是否被设置为多个GPU。如果用户只有一个GPU,可能需要将其设置为CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,确保程序只看到一个GPU。 另外,查看是否有硬编码的GPU数量参数,比如batch size分割时除以GPU数量,或者数据并行中的参数设置。这些地方需要将GPU数量从2改为1,避免计算错误。 步骤总结的话,首先定位多GPU相关的代码段,然后逐一修改为单GPU配置,最后测试运行情况。可能还需要调整与GPU数量相关的超参数,如batch size,确保适应单卡环境。 用户可能不太清楚代码中具体哪里涉及多GPU设置,所以建议他们搜索常见的多GPU关键字,如DataParallel、DistributedDataParallel、device_ids、MirroredStrategy等,找到相关代码行进行修改。同时,注意错误信息中的提示,定位问题发生的具体位置。 最后,测试修改后的代码,观察是否仍然报错,确保所有模型和张量都正确放置在单个GPU上,没有跨设备的数据传输问题。</think>针对将双GPU代码修改为单GPU运行的需求,请按以下步骤操作: ✦ 一、定位多GPU相关代码段 1. 搜索以下关键词: - `DataParallel` (PyTorch) - `DistributedDataParallel` (PyTorch) - `MirroredStrategy` (TensorFlow) - `device_ids=[0,1]` - `nn.DataParallel(model)` - `CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1` ✦ 二、修改核心代码部分(以PyTorch为例) ```python # 原始双GPU代码示例 model = nn.DataParallel(model, device_ids=[0,1]) # ← 需要修改 model.cuda() # 修改后的单GPU代码 model = model.to('cuda:0') # 或简写为 model.cuda() ``` ✦ 三、处理设备分配代码 1. 检查所有显式设备指定: ```python # 原代码可能有多个设备分配 tensor.to('cuda:0') # 保留 tensor.to('cuda:1') # → 改为 cuda:0 # 统一使用默认设备 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) ``` ✦ 四、调整并行计算参数 1. 修改与GPU数量相关的参数: ```python # 原代码可能包含 batch_size = total_batch // 2 # ← 修改为 total_batch # 数据加载器workers数量 num_workers = 4 # 建议保持原值,不影响单GPU运行 ``` ✦ 五、处理环境配置 1. 检查启动脚本: ```bash # 原启动命令可能包含 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py # 改为 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py ``` ✦ 六、验证修改结果 1. 添加设备检测代码: ```python print(f"可用GPU数量: {torch.cuda.device_count()}") # 应输出1 print(f"当前设备: {torch.cuda.current_device()}") # 应输出0 ``` ✦ 常见问题处理清单: 1. 若出现`CUDA error: invalid device ordinal` - 检查所有`.to('cuda:X')`调用,确保X < 实际GPU数量 2. 若出现`预期在设备cuda:1但得到cuda:0` - 使用`torch.cuda.set_device(0)`统一设备上下文 3. 内存不足时 - 将batch size恢复为原始总大小(原双卡总batch_size ÷ 2) 建议使用`nvidia-smi`命令实时监控GPU使用情况,确认程序正确运行在单个GPU上。
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