environ 第10页

opencv-python 网络图片获取并编辑

Python3importcv2importrequestsimporttimefromPILimportImagefromioimportBytesIO#setNoneproxyimportosos.environ

大草海的洛佩奇·2023-03-09 17:52

PyTorch之循环神经网络

代码如下：importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltimportosos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"#parametersnum_class

心️升明月·2023-02-24 10:46

成功解决OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.

Error#15:Initializinglibiomp5md.dll,butfoundlibiomp5md.dllalreadyinitialized.解决办法：在代码前面加上：importosos.environ

MangekyoSasuke·2023-02-24 07:22

Pytorch分布式数据并行(DistributedDataParallel)

1初始化进程组importosfromtorchimportdistributedtry:world_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"])#全局进程个数rank=int(

Cassiel_cx·2023-02-19 07:44

Linux 参考信息(1)

查看应用程序gedit的进程号，可以使用pgrepgedit接着使用cat/proc/$PID/environcat/proc/$PID/environ使用下面的操作进行分割,tr是替换命令cat/proc

fuweiwei·2023-02-18 15:59

Django正常运行却报错的处理方法 [WinError 10053]

报错二：returnself.environ['SERVER_PROTOCOL'].upper()!

飞走的光年·2023-02-17 15:40

ec2 run machine learning project

解决方案:exportCUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1,2,3,4,5,6,7"或者是在code里面：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES

NatsuYori·2023-02-17 07:28

深度学习(tensorflow)通用代码

的学习和做项目的过程中，总有一些环境设置类的代码需要编写，这类代码纯属复制粘贴，故而在本博客记录下来，适时可以复制粘贴，本文持续更新......通用代码Tensorflow日志级别设置importosos.environ

IT142546355·2023-02-16 23:51

深度学习入门错误汇总

配置环境不能正常训练，且报错OMP:Error#15:Initializinglibiomp5md.dll,butfoundlibiomp5md.dllalreadyinitializedimportosos.environ

大佬教教我mmm·2023-02-05 15:08

SSD讲堂五(训练)_错误调试：failed to allocate 4.75G (5102921216 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY

utm_source=copy1）需要指定GPU，代码头部添加如下代码：importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"2）限制当前脚本可用显存，代码头部添加第一行

计算机视觉-Archer·2023-02-05 14:43

错误调试：failed to allocate 4.75G (5102921216 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY

utm_source=copy1）需要指定GPU，代码头部添加如下代码：importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"2）限制当前脚本可用显存，代码头部添加第一行

计算机视觉-Archer·2023-02-05 14:13

failed to allocate 192.19M (201523200 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory

解决方式：importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1'

8BitCat·2023-02-05 14:09

failed to allocate 2.00G (2147483648 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory

显存充足，但是却出现CUDAerror:outofmemory错误添加：importos#设置程序使用的GPU编号：我用6号和7号显卡os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']

光子乘羽·2023-02-05 14:08

报错tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError，from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY

此文为解决机器学习中使用tensorflow，在运行代码出现上述报错情况1.先运行nvidia-smi检查GPU运行情况，若内存够用进入22.代码应作已下修改importtensorflowastfimportosos.environ

二哈头上有根呆毛·2023-02-05 14:37

【已解决】深度学习failed to allocate 4.67G (5019415296 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY

第一种问题解决办法：第一步需要指定GPU，代码头部添加代码：importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"第二步：限制当前脚本可用显存，代码头部添加第一行，

今年也要加油努力·2023-02-05 14:06

opencv姿态估计仰卧起坐计数

人体姿态估计仰卧起坐b站链接代码地址（无界面版）：链接：https://pan.baidu.com/s/1rvhcNLRLSPFV84snIWYHyQ提取码：k5ab下面是部分训练代码importosos.environ

qq 1735375343·2023-02-05 09:39

深度学习框架之caffe(六)-glog日志等级设置

设置日志等级Caffe使用的日志是GLOG，其日志级别如下：0-debug1-info(stillaLOTofoutputs)2-warnings3-errors1.python接口importosos.environ

踩坑第某人·2023-02-05 01:04

os.environ[‘PYTHONHASHSEED‘] = ‘0‘ | 如何在 Keras 开发过程中获取可复现的结果？

来自：Keras中文文档在模型的开发过程中，能够在一次次的运行中获得可复现的结果，以确定性能的变化是来自模型还是数据集的变化，或者仅仅是一些新的随机样本点带来的结果，有时候是很有用处的。首先，你需要在程序启动之前将PYTHONHASHSEED环境变量设置为0（不在程序本身内）。对于Python3.2.3以上版本，它对于某些基于散列的操作具有可重现的行为是必要的（例如，集合和字典的item顺序，请参

yangqee0409·2023-02-04 19:08

os.environ['PYTHONHASHSEED'] = '0'

主要是为了禁止hash随机化，使得实验可复现。Ifthisvariableisnotsetorsettorandom,arandomvalueisusedtoseedthehashesofstr,bytesanddatetimeobjects.IfPYTHONHASHSEEDissettoanintegervalue,itisusedasafixedseedforgeneratingthehash

bebr·2023-02-04 19:07

CentOS+Python + cx_Oracle 配置

05-28下载依赖包cx_Oracle驱动包condainfocx_Oraclecondainstallcx_Oracle链接oracel语句importcx_Oracleasdbimportosos.environ

蒜泥狠·2023-02-04 15:20

python 制定 gpu运行代码

python制定gpu运行代码直接加在代码中就可以了importosos.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]=“0”第0块gpu，可修改1.2…

博朗的向日·2023-02-04 13:22

keras使用指定GPU训练模型和多GPU同时训练

直接在运行前加CUDA_VISIBLE_DEVICES=1CUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythontrain.py2、指定一块或多块GPU（这个是指定GPU的使用范围）importosos.environ

Zero_to_zero1234·2023-02-04 07:03

Pytorch主要组成模块

linklearner.com/datawhalehomepage/index.html#/learn/detail/921.基本配置：`对GPU的设置有两种常见的方式：```python#方案一：使用os.environ

Brave heart·2023-02-04 07:25

Flask源码之请求上下文和应用上下文（三）

原理RequestFlask把前端传过来的数据environ封装成了flask.wrappers.Request类这个类的实例又是RequestContext的request属性值classRequestContext

我想宿舍的瞄姬了·2023-02-04 02:37

tensorboard使用

2.运行程序importtensorflowastfimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'a=tf.constant(5.0)b=tf.constant

平底锅锅锅·2023-02-03 23:05

GCN实现节点分类任务

importdglfromdgl.dataimportDGLDatasetimporttorchimportosimportpandasaspdimporttorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportnetworkxasnximportosos.environ

you_er_yuan_da_lao·2023-02-03 18:03

如何构建RDD

测试/开发)通过parallelizedCollections构建RDDfrompysparkimportSparkContext,SparkConfimportos#锁定远端环境,确保环境统一os.environ

weixin_43814165·2023-02-03 12:52

YoloV7 office原代码解读

文章目录1、os.environ()详解2、logging.basicConfig()3、yaml读取与写入文件4、pythonraise用法5、python|运算符1、os.environ()详解参考

全息数据·2023-02-03 10:33

python多显卡支持_[python][pytorch]多GPU下的模型保存与加载

多GPU进行训练首先设置可见的GPU数量，有两种方式可以声明：在shell脚本中声明：exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3在py文件中声明os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES

weixin_39566773·2023-02-02 18:06

NNDL 实验三线性回归

代码如下:#真实函数的参数缺省值为w=1.2，b=0.5deflinear_func(x,w=1.2,b=0.5):y=w*x+breturnyimportosimporttorchos.environ

uvuvuvw·2023-02-02 09:34

Starlette 源码阅读 (十四) 配置文件与模板

classundefined:passclassEnvironError(Exception):passEnviron环境变量对象classEnviron(MutableMapping):def__init__(self,environ

Gascognya·2023-02-01 19:27

查看GPU个数命令

机器上有八张显卡，占用了两三块，我选择了空余的GPU仍报错，使用下面代码查看可用GPU时，n_gpu为1，一脸问号n_gpu=torch.cuda.device_count()使用GPU方法：importosos.environ

糖尛果·2023-02-01 10:04

KGLM代码分析：run.py

importsys#系统特定的参数和功能ifos.environ.get('ALLENNLP_DEBUG'):LEVEL=logging.DE

张小邪先森·2023-01-31 10:47

notebook引入keras后出现Using TensorFlow backend

在引入头文件之后，加入importosos.environ['KERAS_BACKEND']='tensorflow'

北冥有鱼zp·2023-01-31 03:53

TensorFlow使用GPU（2）代码设置

1.2.问题2.1求助：TensorFlow指定使用GPU2,3却自动占用GPU0问题：使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"设置使用GPU1，却总是使用GPU0

续袁·2023-01-30 14:34

18.2:tensorflow分类模型mobilenetv2训练(数据增强,保存模型,衰减学习率,tensorboard)，预测图像(单张,批量预测)，导出为pb完整示例

他写了个predict.py程序为：#coding:utf-8importos,cv2#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"#usecpuimportnumpyasnpimporttensorflowastffromPI

ming.zhang·2023-01-30 07:54

调用GPU执行计算

1、调用gpu执行计算任务性能要好于cpu，所以可以通过如下编码实现importtimeimporttensorflowastfg=tf.Graph()#指定计算运行的设备a=0importosos.environ

ITIRONMAN·2023-01-29 19:14

Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)

同时查阅了一下，该值等于其他各个值的含义：os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=“0”#表示设置当前使用的GPU设备仅为0号设备设备名称为'/gpu:0'os.environ

karla123·2023-01-29 19:48

Pytorch 单机多卡设定GPU os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] 仍旧在GPU0上运行的错误

问题描述：在深度学习代码中添加了以下代码指定运行的GPUimportosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1'但是使用torch.cuda.current_device

weixin_45717474·2023-01-29 16:40

CUDA多卡调用

调用库上方添加：os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1'设备设定由：device=torch.device(args.deviceiftorch.cuda.is_available

zuoyou-HPU·2023-01-29 16:08

pytorch多卡训练

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1,2,3"#可用的卡号device_ids

j_linlian·2023-01-28 14:14

GPU内存溢出，以及forward() missing 1 required positional argument: ‘x‘；设置GPU

在代码里importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="0,1,2"或在终端里CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1清理gpunvidia-smi--gpu-reset-i

Stdleohao·2023-01-28 14:07

从RGB-D生成点云

RGB图像+Depth图像生成点云数据importosos.environ['NUMEXPR_MAX_THREADS']='48'importopen3daso3dimportcv2importnumpyasnps_depth

YuSuen·2023-01-26 09:56

PyTorch的可重复性问题【设置随机种子】

defseed_everything(seed=1029):'''设置整个开发环境的seed:paramseed::paramdevice::return:'''random.seed(seed)os.environ

u013250861·2023-01-26 08:29

pytorch 固定随机种子

importrandomimporttorchimportosimportnumpyasnpdefseed_torch(seed=42):seed=int(seed)random.seed(seed)os.environ

追梦小狂魔·2023-01-26 08:21

tensorflow2-savedmodel convert to pb(frozen_graph)

importtensorflowastffromtensorflow.python.framework.convert_to_constantsimportconvert_variables_to_constants_v2importosos.environ

哗啦呼啦嘿·2023-01-25 15:32

多个gpu训练方法以及为何运行程序只gpu0运行(CUDA out of memory. Tried to allocate)

一，多个gpu训练方法如果gpu还不错，不要改batchsize一，这种方法偶尔有用，但是如果在别的地方使用了别的方法指定gpu，还是会只使用gpu0importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES

是尘埃呀！·2023-01-21 13:21

pytorch报错：RuntimeError: CUDA out of memory.（CUDA内存不足）

CUDAoutofmemoryFordebuggingconsiderpassingCUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.查看gpu使用情况：nvidia-smi找到运行的py文件importosos.environ

偷懒不学习·2023-01-21 10:27

st_gcn_twostream网络报错 cannot find GPU device

gpu.py第35行调佣了cuda()，但是之前并没有让GPU可见，要在forgingus:之前加入os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=','.join(list(map

crazyman33·2023-01-20 13:06

地理标记图像匹配debug

frompylabimport*importharrisimportsiftimportimtoolsfrompylabimport*fromPILimportImageimportpydotimportosos.environ

ともりなお·2023-01-18 22:39

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