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通过gdal库将矢量文件转化为栅格文件(shp2tiff)

gdal.RasterizeLayer()

1. 一种方式是给定像素大小, pixel_size = 1,再通过source_layer.GetExtent(),得到矢量的边界,但是此种方法得到的栅格图像不一定是你想要的大小,一般会小一些,因为矢量是通过函数计算图线边界,有兴趣具体可以百度一下,这里不做过多阐述.
2. 第二种方式就是给定一张矢量对应的栅格图像,函数会自动将shp转化为给给定tiff的大小.
   具体如下:

from osgeo import gdal,ogr,osr
import glob

templateTifFileName = r"D:\ai初\traintestmin\zaiqian.tif"
print(templateTifFileName)
# templateTifFileName ='22678915_15.tif'

shpFileName = templateTifFileName[:-4]+'shp'
outputFileName = templateTifFileName[:-1]
data = gdal.Open(templateTifFileName, gdal.GA_Update)
print(data)
geo_transform = data.GetGeoTransform()
x_min = geo_transform[0]
y_min = geo_transform[3]

# gdal.SetConfigOption("GDAL_FILENAME_IS_UTF8", "YES")
# # 为了使属性表字段支持中文，请添加下面这句
# gdal.SetConfigOption("SHAPE_ENCODING", "")

x_res = data.RasterXSize
y_res = data.RasterYSize
mb_v = ogr.Open(shpFileName)
mb_l = mb_v.GetLayer()
pixel_width = geo_transform[1]
target_ds = gdal.GetDriverByName('GTiff').Create(outputFileName, x_res, y_res, 1, gdal.GDT_Byte)
target_ds.SetGeoTransform((x_min, pixel_width, 0, y_min, 0, -1 * pixel_width))
band = target_ds.GetRasterBand(1)
NoData_value = -999
band.SetNoDataValue(NoData_value)
band.FlushCache()
gdal.RasterizeLayer(target_ds, [1], mb_l)
target_ds = None

使用GPU加速：cuda

在PyTorch中以下数据结构分为CPU和GPU两个版本：

• Tensor
• nn.Module

它们都带有一个.cuda方法，调用此方法即可将其转为对应的GPU对象。tensor.cuda会返回一个新对象，这个新对象的数据已转移至GPU，而之前的tensor还在原来的设备上（CPU）。而module.cuda则会将所有的数据都迁移至GPU，并返回自己。所以module = module.cuda()和module.cuda()所起的作用一致。

nn.Module在GPU与CPU之间的转换，本质上还是利用了Tensor在GPU和CPU之间的转换。nn.Module的cuda方法是将nn.Module下的所有parameter（包括子module的parameter）都转移至GPU，而Parameter本质上也是tensor(Tensor的子类)。

pytorch使用gpu运行

如果服务器具有多个GPU，tensor.cuda()方法会将tensor保存到第一块GPU上，等价于tensor.cuda(0)。此时如果想使用第二块GPU，需手动指定tensor.cuda(1)，而这需要修改大量代码，很是繁琐。这里有两种替代方法：

1. 一种是先调用t.cuda.set_device(1)指定使用第二块GPU，后续的.cuda()都无需更改，切换GPU只需修改这一行代码。
2. 更推荐的方法是设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，例如当export CUDA_VISIBLE_DEVICE=1（下标是从0开始，1代表第二块GPU），只使用第二块物理GPU，但在程序中这块GPU会被看成是第一块逻辑GPU，因此此时调用tensor.cuda()会将Tensor转移至第二块物理GPU。CUDA_VISIBLE_DEVICES还可以指定多个GPU，如export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3，那么第一、三、四块物理GPU会被映射成第一、二、三块逻辑GPU，tensor.cuda(1)会将Tensor转移到第三块物理GPU上。

设置CUDA_VISIBLE_DEVICES有两种方法，一种是在命令行中CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python main.py，一种是在程序中import os;os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"。如果使用IPython或者Jupyter notebook，还可以使用%env CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2来设置环境变量。

单机多卡的实现

要实现模型单机多卡十分容易，直接使用 new_module = nn.DataParallel(module, device_ids), 默认会把模型分布到所有的卡上。多卡并行的机制如下：
将模型（module）复制到每一张卡上,将形状为（N,C,H,W）的输入均等分为 n份（假设有n张卡），每一份形状是（N/n, C,H,W）,然后在每张卡前向传播，反向传播，梯度求平均。要求batch-size 大于等于卡的个数(N>=n)
在绝大多数情况下，new_module的用法和module一致，除了极其特殊的情况下（RNN中的PackedSequence）。另外想要获取原始的单卡模型，需要通过new_module.module访问。

用我只有一块显卡(gtx1060)的笔记本测试,会出错,所以一块显卡的小伙伴就不用折腾了,直接tensor.cuda(),model.cuda(),这两个方法可以将张量和模型都转化为使用gpu运行.如果运行中出现类似张量不同的错误,注意查看是不是有的tensor没有转化.