训练模式

SuperGradients 允许用户在不同模式下训练模型： 1. CPU 2. 单 GPU - (CUDA) 3. 多个 GPU - 数据并行 (DP) 4. 多个 GPU - 分布式数据并行 (DDP)

1、CPU

要求：无。

如何使用它：如果您没有任何可用的 CUDA 设备，您的训练将自动在 CPU 上运行。否则，默认设备将为 CUDA，但您仍然可以使用setup_device以下命令轻松将其设置为 CPU：

from super_gradients import Trainer
from super_gradients.training.utils.distributed_training_utils import setup_device

setup_device(device='cpu')

# Unchanged
trainer = Trainer(...)
trainer.train(...)

2. CUDA

要求：至少有一个可用的 CUDA 设备

如何使用它：如果你至少有一个 CUDA 设备，什么都没有！否则，你将不得不使用CPU...