如何将基于CUDA的CLRNet车道检测ML项目转为CPU训练？

• 移除CUDA专属代码模块：
  遍历代码，将所有model.cuda()、tensor.to('cuda')类语句替换为model.to('cpu')、tensor.to('cpu')；删除或注释依赖CUDA的自定义算子（如CUDA实现的损失计算、后处理逻辑），改用PyTorch原生的CPU兼容函数替代。例如若存在from .cuda_custom_ops import xxx这类导入，替换为等价的PyTorch内置操作。
• 调整训练配置：
  在训练配置文件（通常为yaml或Python脚本）中，将device参数设置为cpu；同时大幅调小batch size（CPU内存远低于GPU），比如从默认的8降至1或2，避免内存溢出。
• 替换CUDA依赖库：
  若代码用到仅支持CUDA的第三方视觉库，替换为CPU兼容版本，比如用OpenCV的CPU版替代CUDA加速的图像处理模块。

如果修改CLRNet的成本过高，直接选择原生支持CPU训练的轻量模型更高效：

• 传统机器学习类车道检测模型：比如HOG特征+SVM分类器、阈值分割+霍夫变换的规则化模型，这类模型完全基于CPU运行，代码逻辑简单，适合快速熟悉ML训练流程。
• 轻量深度学习模型：比如以MobileNet、ShuffleNet为骨干网络的LaneNet轻量版，这类模型结构简洁，PyTorch/TensorFlow原生支持CPU训练，无需额外CUDA算子依赖。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yiwei Miao