environ 第14页

python下使用GPU运行代码（2020更新）

importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICE

Skydevour·2022-12-15 22:55

pycharm运行程序时指定GPU

welcometomyblog指定GPU的方式大概有两种,在源代码中添加importos#指定使用0,1,2三块卡os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1,2"使用命令行启动程序时加上

littlehaes·2022-12-15 22:50

Tensorflow---使用Tensorflow进行猫狗分类模型构建

数据的读取处理代码如下：importtensorflowastfimportosimportglobimportrandomimportmatplotlib.pyplotasplt#环境变量的配置os.environ

水哥很水·2022-12-15 19:37

Error: Canceled future for execute_request message before replies were done

添加这段代码就好了importosos.environ["KMP_DU

徐子元竟然被占了！！·2022-12-15 16:42

TensorFlow直接使用ckpt模型predict不用restore

importcv2importnumpyasnpimporttensorflowastf#fromtensorflow.python.frameworkimportgraph_utilimportosos.environ

濯君·2022-12-15 09:11

pytorch多块gpu使用总结，报错AssertionError: Invalid device id

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2,3'cuda编号还是从0开始。device=torch.device("c

aab11235·2022-12-15 08:57

tensorflow tfrecords格式的数据保存与加载

importtensorflowastfimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'classtfrecords_file(object):def__init

永不落后于人·2022-12-15 08:55

[彻底解决]CUDA error: an illegal memory access was encountered(CUDA错误非法访问内存)

PS：第二种和第一种可以强行os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]为指定ID第三种CUDNN版本不对？感觉这种可能比较小然后说一下我是

Stevezhangz·2022-12-14 14:04

使用 Pytorch 训练深度学习模型时常用的功能代码（保持更新）

importosimporttorchimportrandomimportnumpyasnpdefseed_torch_everywhere(seed=24):random.seed(seed)os.environ

夏树让·2022-12-14 00:06

解决报错：PyCharm错误：Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)

原因：显存不够解决方案：importosos.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=“-1”直接用GPU去跑！

CIP等风·2022-12-12 10:45

【Pytorch】pytorch使用多张GPU进行训练以及测试调用模型

文章目录使用多张GPU进行训练的代码注意事项测试调用模型使用多张GPU进行训练的代码os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1,2,3"device=torch.device

努力的袁·2022-12-10 14:48

tensorflow 1.14指定gpu运行设置

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"#这里是gpu的序号，指定使用

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-12-10 03:07

tensorflow 1.14 keras多GPU训练

tf1.14中tf.keras遇到的一些问题，特别是多GPU训练fromtensorflow.keras.utilsimportmulti_gpu_modelgpu_list='0,1,2,3,4,5'os.environ

豆角儿·2022-12-10 02:03

深度学习训练时GPU相关配置和问题

GPUfromtensorflow.python.clientimportdevice_libprint(device_lib.list_local_devices())输出：2.选择使用GPUimportosos.environ

大风起兮d·2022-12-10 02:32

python解决报错ImportError: Bad git executable.

在跑代码时出现了以下错误：Badgitexecutable.按照上述路径，找到E:\Anaconda3\Lib\site-packages\git\cmd添加：os.environ['GIT_PYTHON_REFRESH

爱挠静香下巴的hp·2022-12-09 19:18

Tensorflow---使用Tensorflow进行多分类模型构建

2.4.0Python==3.7三、数据集处理代码如下所示importtensorflowastfimportrandomimportnumpyasnpimportosimportglob#环境变量的配置os.environ

水哥很水·2022-12-09 15:37

pytorch基础入门（二）：线性回归与非线性回归的实现

pytorch基础入门（二）：线性回归与非线性回归的实现一、线性回归importosos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorchimportnn

qq_43784519·2022-12-09 14:54

使用Python爬取街景

importosimportjsonimporttimeimportrequestsimportpandasaspd#initializedefget_json(index,bbox):os.environ

「已注销」·2022-12-09 13:52

mindspore在gpu上进行多机分布式训练

例如pytorch是通过这种方式，os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1'，那mindspore呢2、mpirun进行多机分布式时，mindspore是如何进行多机并行的

小乐快乐·2022-12-09 13:44

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

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