environ 第14页

多机多卡GPU分布式训练

Traceback(mostrecentcalllast):File"train_erfnet_cluster.py",line714,inos.environ['MASTER_ADDR']=os.environ

明泽.·2022-12-09 13:09

GPU分布式训练

1单机单卡#单机单卡代码示例#1判断cuda是否可用iftorch.cuda.is_available():#2设置卡只对"0"卡可见os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]

不存在的c·2022-12-09 13:33

使用指定GPU跑Pytorch

1.1直接终端中设定：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythonmy_script.py1.2python代码中设定：importosos.environ[“CUDA_V

skywalker_123·2022-12-09 01:52

Python指定GPU来跑代码：通俗易懂，亲测有用

3.因此，笔者可以采用如下语句指定GPU0来跑代码：importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"该语句一般放在main.py的最开始部分，大家根据自己的情况进行修

信小颜·2022-12-09 01:51

使用gpu跑代码

配置tensorflow-gpu环境代码里选择指定gpu【可选】importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'#使用GPU0os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES

hello~bye~·2022-12-09 01:51

[Linux打怪升级之路]-环境变量

目录一、认识环境变量二、获取环境变量的三种方法1、通过getenv获取2、通过mian函数命令行第三个参数3、通过第三方变量environ获取三、设置环境变量本期学习目标：认识环境变量，了解三种环境变量的获取方式

小蜗牛~向前冲·2022-12-08 17:44

vscode jupyter 不能多开

mpipinstalltraitlets==4.3.3--force-reinstall将trainlets降级，然后就可以开两个了，但是第三个仍然不能运行感觉是plt的问题，于是设置了importosos.environ

J.Sanchez·2022-12-08 16:06

PyTorch 多GPU下模型的保存与加载（踩坑笔记）

现总结一个实用的做实验方式：多GPU下训练，创建模型代码通常如下：os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=args.cudamodel

Longlongaaago·2022-12-08 03:31

多卡训练遇到的一个问题（维度错误）

多卡训练的时候，我个人常常用到的方法是os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0,1,2,3'device=torch.device('cuda:0'iftorch.cuda.is_available

lzworld·2022-12-08 02:45

固定住深度模型训练中的所有随机种子

固定住随机种子十分必要，不然所作的改进的提升效果无从知晓，以下代码可以确保每次训练的过程一摸一样defseed_torch(seed=42):seed=int(seed)random.seed(seed)os.environ

好人就是拉风·2022-12-08 02:28

训练模型时固定随机种子以保证训练结果一致

defseed_everything(seed):random.seed(seed)os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed

Naijiaaa·2022-12-08 02:52

固定torch训练过程中的随机种子

defseed_everything(seed):random.seed(seed)os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(se

Chaos_Wang_·2022-12-08 02:47

Tensorflow之维度变换

1.变换维度```python```python```pythonimportosos.environ['TF_CPP_MIN_L加粗样式OG_LEVEL']='2'#过滤爆红的信息importtensorflowastfa

不学无术的马蹄·2022-12-07 18:24

RTX3090配置CUDA、CuDnn、PyTorch、TensorFlow版本问题

寒假配置了RTX3090显卡，虽然代码加了os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=“0”，但是一直无法使用GPU运算，最后发现是CUDA与显卡版本不兼容的问题，本文列出了我的电脑目前的

weixin_45876155·2022-12-06 17:27

os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]指定GPU无法生效解决方案 (同时附上torch指定GPU总结)

在使用pytorch的时候利用下面的语句指定GPU为仅为"6"，但是用nvidia-smi查看GPU使用时，仍默认为"0"号importtorchimportosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES

Reza.·2022-12-06 08:45

PyTorch指定GPU（转载+原创）

os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]="0,1,2"此条命令运行必须放在importtorch之前，否则不能

universe_R·2022-12-06 03:42

pytorch指定GPU

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=‘3，4’//设置用哪个GPU#Createmodelmodel=MODEL(opt)//加载模型model=model.cuda(

打团小能手·2022-12-06 03:12

【pytorch】如何使用指定GPU

pytorch中使用指定GPU的方法有很多，这里只列出两种最常用的方法，一般就足够使用了方法一python代码中指定importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=

一棵栗子树·2022-12-06 03:42

pytorch如何指定GPU

pytorch默认使用第0块GPU训练模型，如果第0块用满了，我们可以指定使用别的GPU进行训练方法：用这两行代码需要放在整个.py文件的最开头，在调用torch之前就要用，不然无效importosos.environ

keeplearningy·2022-12-06 03:42

PyTorch指定GPU（很受欢迎）

os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]="0,1,2"此条命令运行必须放在importtorc

ChaoFeiLi·2022-12-06 03:41

python3 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'split'

python3AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'split'1fromwsgiref.simple_serverimportmake_server23defRunServer(environ

weixin_30710457·2022-12-06 01:49

【环境配置】Pytorch指定使用GPU编号训练数据

#方法主要有两种1、importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"#使用1号2：在相应虚拟环境下手动敲入CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonyour_script.py

一穷二白到年薪百万·2022-12-06 00:08

指定GPU设备号

4种方法1.使用os指定importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'注意：这两行代码一定要放在所有代码之前，尤其要放在“importtorch”之前（原因可以向下查看

LuYJ35·2022-12-06 00:36

设置CUDA_VISIBLE_DEVICES的方法

1.通过bash脚本设置CUDA_VISIBLE_DEVICESCUDA_VISIBLE_DEVICES=0nohuppython-utrain.py2.通过os.environ来设置CUDA_VISIBLE_DEVICES

下雨天吃火锅哩·2022-12-06 00:02

pycharm安装opencv之后输入cv2不会自动联想函数

也有说在__init__.py中加入：__all__=[]os.environ["PATH"]+=os.pathsep

cg_nswdg·2022-12-05 20:33

pytorch使用多个GPU分别独立训练的方式

GPU的编号一般默认从0开始依次递增，利用代码os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='1'可以指定你想用的GPU。

左&&右·2022-12-05 20:26

Pytorch下使用多GPU训练模型

涉及的代码importtorch设置可以使用的GPU编号importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,3'#使用第0和第3编号的GPU判断你的电脑或者pytorch

Micheal超·2022-12-05 20:53

pytorch指定多块GPU运行代码

每秒刷新一次watch-n1nvidia-smi指定可见GPU终端跑程序指定GPUCUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonXXX.py或者在python文件中加入importosos.environ

OneQuestionADay·2022-12-05 20:47

Pytorch在多GPU下训练模型，分别在单GPU以及多GPU加载模型的方法

一、多GPU训练，多GPU加载1.1训练os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1"#可视化0,1这两块GPUcnn=model.VG

墨晓白·2022-12-05 14:40

[885]Tensorflow设置CUDA_VISIBLE_DEVICES来控制GPU的使用

os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”]=“PCI_BUS_ID”#按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES

周小董·2022-12-05 08:25

os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“]=‘1‘无效？

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='1'指定代码运行在第1块显卡，但是该设置无效，程序仍运行在第0块显卡。解决方案:将该代码放到importtorch之前

哈利法·2022-12-05 08:22

os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] 无法生效原因

1.现象：使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']指定了GPU，但是模型还是只能加载在‘0’卡上。

天花板上飞着鱼·2022-12-05 08:51

【深度学习高效小trick】使用指定的GPU(组)搞深度学习：CUDA_VISIBLE_DEVICES || os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]=‘1‘

目录1.命令讲解2.高效使用大家使用的服务器中有多个GPU，而这个大服务器又在被很多人使用，比如你的课题组的同学。为了资源合理分配，不占用别人正在使用的GPU，我们可以指定自己要使用的GPU组（也就是在你的代码中使用的某一个或某几个GPU），这样就很有效的避免了GPU的资源占用，实现资源的最大化，也不用因为占用特别大的GPU被课题组的“拉黑举报”了！HHH~~~选择特定的GPU组运行程序可在程序运

蓝胖胖▸·2022-12-05 08:20

win10安装TensorFlow遇到的一些问题

结论（个人理解）参考安装TF2.4使用指定版本方法安装pip3installtensorflow==2.4.0安装成功安装后进行测试importtensorflowastf#importos##os.environ

再看我把你吃掉·2022-12-04 13:32

pip源配置

global]index-url=https://pypi.doubanio.com/simple/[install]trusted-host=pypi.doubanio.com"""pippath=os.environ

Jackson-p·2022-12-04 10:06

学习笔记2

OOMwhenallocatingtensor显卡内存不能满足此次训练解决思路：要降低所需内存要求减少批处理Batch的大小降低全连接层的维度增加池化层缩小输入图片大小将训练集放到CPU上训练，因为内存大于显存os.environ

doumaidexiaozhi·2022-12-03 09:56

wandb关闭和打开方法

wandb官方文档说：如果你是在做测试，想禁用wandb同步，可以设置环境变量WANDB_MODE=dryrun#Ifyoudon'twantyourscripttosynctothecloudos.environ

增速可视化·2022-12-03 07:09

图神经网络pyg，使用Cora数据集

spm=1001.2014.3001.5501关于Core数据集的一些问题importosos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"#导入数据集fromtorch_geometric.datas

fVector·2022-12-03 05:03

PyTorch四种常用优化器测试

PyTorch四种常用优化器测试SGD、SGD（Momentum)、RMSprop、Adamimportosos.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='TRUE'importtorchimporttorch.utils.dataasDataimporttorch.nn.functionalasFimportmatplotlib.pyplotasplt

想成为风筝·2022-12-02 17:17

Python混淆矩阵（误差矩阵）代码

importitertoolsimportpickle#importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportosos.environ[

战士小小白·2022-12-02 12:51

在虚拟环境中安装cuda

TensorFlow2.1GPU版安装在虚拟环境中_2020022246的博客-CSDN博客跑测试代码会显示GPU：false 测试代码如下：importtensorflowastfimportosos.environ

菜菜取名快废了·2022-12-02 00:27

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas GEMM launch failed

此错误主要是GPU的可用内存不足引起的错误，解决方法如下：importtensorflowastfimportosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0'#或者'1'

jxx29wendken·2022-12-01 17:56

解决jupyter notebook在执行可视化操作时，服务器挂掉、崩溃得问题

在jupyternotebook中用matplotlib.pyplot出现服务器挂掉、崩溃的问题时，加上后面两行就可以了importosos.environ[“KMP_DUPLICATE_LIB_OK”

代码届的搬运工·2022-12-01 13:50

0907实战KAGGLE房价预测数据

该数据集共有1460个数据样本，80个样本特征数据集介绍可参照： HousePrices-AdvancedRegressionTechniques|Kaggle实现代码：0导入库importosos.environ

不玩游戏的小菜鸡·2022-12-01 10:59

pytorch使用gpu计算的设置，及命令

/www.jb51.net/article/178049.htm设置使用gpu设备号（1）直接终端中设定CUDA_VISIBLE_DEVICES=1（2）python代码中设定：importosos.environ

MAR-Sky·2022-11-30 14:39

PyTorch，Tensorflow，PaddlePaddle 测试GPU是否可用

importtorchprint(torch.cuda.is_available())print(torch.Tensor(5,3).cuda())Tensorflow测试GPU是否可用importosos.environ

Toky Zhu·2022-11-30 09:57

OpenCV与Matplotlib安装过程中的bug记录

pipinstallopencv-python问题安装以后，在导入CV2时，不提示库函数解决修改cv2目录下的__init__.py文件importsysimportosimportimportlibos.environ

Jeremy_lf·2022-11-30 00:49

Tensorflow2.x框架-手写数字识别

importosimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,datasetsos.environ

诗雨时·2022-11-29 13:48

pytorch-模型训练-加载图像分类模型训练参数

将训练好的模型参数进行测试，检测其正确率，并且写入csv文件中，其每个类的概率值，本模型为图像分类模型：importosos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID

哗啦呼啦嘿·2022-11-29 11:51

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