optimize: 精简未用到的配置项并在特征提取初步引入mps (#32)

config.py

@@ -1,3 +1,20 @@
+########################硬件参数########################
+
+#填写cuda:x, cpu 或 mps, x指代第几张卡，只支持 N卡 / Apple Silicon 加速
+device  =   "cuda:0"
+
+#9-10-20-30-40系显卡无脑True，不影响质量，>=20显卡开启有加速
+is_half =   True
+
+#默认0用上所有线程，写数字限制CPU资源使用  
+n_cpu   =   0
+
+########################硬件参数########################
+
+
+##################下为参数处理逻辑，勿动##################
+
+########################命令行参数########################
 import argparse
 parser = argparse.ArgumentParser()
 parser.add_argument("--port", type=int, default=7865, help="Listen port")
@@ -5,34 +22,48 @@ parser.add_argument("--pycmd", type=str, default="python", help="Python command"
 parser.add_argument("--colab", action='store_true', help="Launch in colab")
 parser.add_argument("--noparallel", action='store_true', help="Disable parallel processing")
 cmd_opts = parser.parse_args()
-############离线VC参数
-inp_root=r"白鹭霜华长条"#对输入目录下所有音频进行转换，别放非音频文件
-opt_root=r"opt"#输出目录
-f0_up_key=0#升降调，整数，男转女12，女转男-12
-person=r"weights\洛天依v3.pt"#目前只有洛天依v3
-############硬件参数
-device = "cuda:0"#填写cuda:x或cpu，x指代第几张卡，只支持N卡加速
-is_half=True#9-10-20-30-40系显卡无脑True，不影响质量，>=20显卡开启有加速
-n_cpu=0#默认0用上所有线程，写数字限制CPU资源使用
-############python命令路径
+
 python_cmd=cmd_opts.pycmd
 listen_port=cmd_opts.port
 iscolab=cmd_opts.colab
 noparallel=cmd_opts.noparallel
-############下头别动
+########################命令行参数########################
+
+import sys
 import torch
-if(torch.cuda.is_available()==False):
-    print("没有发现支持的N卡, 使用CPU进行推理")
-    device="cpu"
-    is_half=False
-if(device!="cpu"):
-    gpu_name=torch.cuda.get_device_name(int(device.split(":")[-1]))
-    if("16"in gpu_name or "MX"in gpu_name):
+
+# has_mps is only available in nightly pytorch (for now) and MasOS 12.3+.
+# check `getattr` and try it for compatibility
+def has_mps() -> bool:
+    if sys.platform != "darwin":
+        return False
+    else:
+        if not getattr(torch, 'has_mps', False): return False
+        try:
+            torch.zeros(1).to(torch.device("mps"))
+            return True
+        except Exception:
+            return False
+
+
+if(not torch.cuda.is_available()):
+    if has_mps():
+        print("没有发现支持的N卡, 使用MPS进行推理")
+        device  = "mps"
+    else:
+        print("没有发现支持的N卡, 使用CPU进行推理")
+        device  = "cpu"
+        is_half = False
+
+if(device not in ["cpu", "mps"]):
+    gpu_name = torch.cuda.get_device_name(int(device.split(":")[-1]))
+    if("16" in gpu_name or "MX" in gpu_name):
         print("16系显卡/MX系显卡强制单精度")
-        is_half=False
+        is_half = False
+
 from multiprocessing import cpu_count
-if(n_cpu==0):n_cpu=cpu_count()
-if(is_half==True):
+if(n_cpu==0): n_cpu=cpu_count()
+if(is_half):
     #6G显存配置
     x_pad       =   3
     x_query     =   10
@@ -41,10 +72,6 @@ if(is_half==True):
 else:
     #5G显存配置
     x_pad       =   1
-    # x_query     =   6
-    # x_center    =   30
-    # x_max       =   32
-    #6G显存配置
     x_query     =   6
     x_center    =   38
     x_max       =   41