environ 第16页

深度学习代码遇到坑总结（持续更新）

importosos.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='TRUE''''Initializinglibiomp5md.dll,butfoundlibiomp5md.dllalre

zyfone_cs·2022-11-22 19:47

PyTorch几个需要掌握的小技巧

1、指定GPU编号设置当前使用的GPU设备仅为0号设备，设备名称为/gpu:0：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"设置当前使用的GPU设备为0,1号两个设备，名称依次为

LifeBackwards·2022-11-22 18:11

深度学习：TensorFlow2构建、保存、加载神经网络模型【经典流程】

network.save_weights、network.load_weights保存模型的参数，加载已保存的参数的network的结构必须和之前的network的所有结构一模一样importosos.environ

u013250861·2022-11-22 16:42

os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“]设置无效

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

wyl2077·2022-11-22 11:18

I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:140] Your CPU supports instructions that this Tensor

意思是你的CPU支持AVXAVX2（可以加速CPU计算），但你安装的TensorFlow版本不支持解决：1.如果是初学者或者没有太大计算速度的需求，在开头加上这两行忽略这个警告即可importosos.environ

ClaireYYY·2022-11-22 10:02

使用pytorch查看设备显卡详细信息

1、设置可用显卡importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0,1,2,3'2、查看当前设备环境可用显卡数量ng=torch.cuda.device_count

视觉弘毅·2022-11-22 09:20

pytorch使用多显卡训练

如果想得知自己使用的是哪一张卡，可以使用os.environ查看系统环境比那辆，应该就能找到。习惯

ImangoCloud·2022-11-22 09:48

【PyTorch】argparse + os.environ 设置pytorch网络使用的显卡

指定使用的显卡编号os.environ("CUDA_VISIBLE_DEVICES")='2,3,4'设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES为’2,3,4’，这个时候对于系统来说只有编号2,3,4

KyrieLiu52·2022-11-22 09:17

pytorch上配置使用双显卡或多显卡

pytorch上配置使用双显卡首先那你要有两块或多块显卡，其次torch.cuda.is_available()要返回为true//可见设置，环境变量使得指定设备对CUDA应用可见os.environ[

陆三斤·2022-11-22 09:16

Pytorch模型训练指定显卡

Pytorch模型训练指定显卡参考资料：在pytorch中指定显卡⭐单卡训练importtorchimportosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='3'#方式一：设置

木槿qwer·2022-11-22 09:46

Jupyter Notebook 内核似乎挂掉了，它很快将自动重启

importosos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"

Yue_TongXue·2022-11-22 07:50

在Ubuntu 16.04.6上使用tensorflow-GPU出现的问题记录及解决办法

由于需要，实习时在服务器上安装了anaconda3+tensorflow-gpu+keras，使用的时候一直都是使用importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=

wf592523813·2022-11-22 06:11

CNN卷积神经网络各层的参数和神经元数量的计算方法注释

importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#tensorflow手写数字识别案例importtensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDense

思想的牛仔·2022-11-22 04:58

深度学习：RuntimeError: No CUDA GPUs are available

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"讲这里的1改为0，使用第一块GPU进

学好迁移Learning·2022-11-22 03:32

[ERROR] RuntimeError: No CUDA GPUs are available

torch.cuda.is_available())输出：0False#若显示1TRUE，则在代码前加入torch.cuda.empty_cache()语句可解决，（来源网络，未验证）修改代码：os.environ

Ms_WangH·2022-11-22 02:22

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

#coding=gbkimportosos.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']=

牛奶园雪梨·2022-11-22 00:48

pytorch梯度累积学习

importosimportrandomimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorchimportoptimdefsetup_seed(seed):"""setrandomseed:paramseed:seednum"""os.environ

Nightmare004·2022-11-21 22:00

MNIST初体验

utils.py代码importosos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchdefplot_curve

hzaulidepeng·2022-11-21 21:54

在使用keras时报错显示tensorflow 1.4 could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR的解决办法

在代码中增加下面一些代码即可importosimporttensorflowastffromkeras.backend.tensorflow_backendimportset_sessionos.environ

to do 1+1·2022-11-21 19:09

探究CUDA_VISIBLE_DEVICES 的优先级问题

写程序的时候由于要指定显卡，需要使用到CUDA_VISIBLE_DEVICES这个环境变量有两种使用方法，一是直接写在程序里，如下：importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES

Meilinger_·2022-11-21 17:05

Pytorch单机多卡训练

importtorch.nn#原来单卡运行的GPU代码只需要进行少量改掉即可#现在我有两块GPU，序号是0，1，然后导入以下代码os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1

七月的和弦·2022-11-21 14:10

关于OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.错误解决方法

努力学习不长胖·2022-11-21 11:11

python Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.错误

importosos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"

威尔士矮脚狗·2022-11-21 11:41

解决Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized问题

方式一：（亲测有效）允许副本存在，忽略报错；在程序开头添加如下代码：importosos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"方式二：把numpy卸载干净再重装。

Sais_Z·2022-11-21 11:40

Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.

fromskimageimporttransformastransInitializinglibiomp5md.dll,butfoundlibiomp5md.dllalreadyinitialized.解决方法1：允许副本存在，忽略报错；在程序开头添加如下代码：importosos.environ

AI视觉网奇·2022-11-21 11:08

解决OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized报错问题（cpu)

方法2：程序开头放置以下代码importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"

liu5z666·2022-11-21 11:08

PyCharm2022.2 控制台中文乱码

PyCharm2022.2python控制台中文乱码乱码原因：解决方法：乱码原因：python控制台PYTHONIOENCODING环境变量缺失1#系统环境变量里是否包含PYTHONIOENCODINGos.environ

Sharpneo·2022-11-21 03:51

python-单通道图像转三通道

'''单通道->三通道'''importosimportcv2importnumpyasnpimportPIL.ImageasImageimportos#os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES

哗啦呼啦嘿·2022-11-21 01:27

Process finished with exit code 134 (interrupted by signal 6: SIGABRT)的解决方法,ubuntu16.04

产生这个错误的原因网上千奇百怪,后来我发现我是因为没有给pycharm分配gpu空间在代码前面加上这个分配gpu内存的命名一般就可以解决os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”

RufusGuo·2022-11-21 01:23

如何使用pytorch进行多GPU训练

两种指定GUPid的方式：通过环境变量：os.environ[

林子要加油·2022-11-20 16:56

深度学习的入门Python代码：电影评论分类—二分类问题

深度学习的入门Python代码：电影评论分类—二分类问题1.加载数据集#加入忽略importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#1.加载数据集fromkeras.datasetsimportimdb

咳咳~~·2022-11-20 11:24

tensorflow2.6训练一个简单模型并保存和导出进行推理

设置回调函数，只保存权重一、train.pyimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL

吴天德少侠·2022-11-20 11:07

Tensorflow---使用Tensorflow进行VGG模型的迁移学习和自定义训练

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·2022-11-20 07:17

卷积神经网络

importmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImageimportnumpyasnpimportpaddlefrompaddle.nnimportConv2Dfrompaddle.nn.initializerimportAssignimportosos.environ

m0_65726092·2022-11-20 06:23

vgg和PyTorch

importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,regularizersimportnumpyasnpimportosimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltos.environ

L-Y-B·2022-11-20 04:09

pycharm2020报错 Error: failed to send plot to http://127.0.0.1:63342

127.0.0.1:63342问题：使用pycharm2020连接远程Python解释器，画图plt.show()报错错误原因：在“http://127.0.0.1:63342”中的63342是环境变量os.environ

slibra_L·2022-11-20 03:54

调试Keras代码所遇到的问题（一）：设置随机种子

源码fromrandomimportrandomdefseed_tensorflow(seed):random.seed(seed)os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed

LUNZO·2022-11-19 16:45

又看不懂报错了？CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1让程序 ‘说人话‘

两步让程序报错说人话：1.CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1程序开头加入：importosos.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING']='1'2.用cpu运行把.to(

Reza.·2022-11-19 13:15

使用指定GPU训练模型：os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]设置无效问题解决——随笔

之前想使用指定的GPU训练模型，查网上的帖子一般是通过设置环境变量来实现的，然后自己试了一下，在debug的时候发现无论怎么弄显示的device都是‘cuda:0’：也没有多思考，于是就放弃了设置环境变量来指定GPU的方式，改为用以下方式来指定：device=torch.device("cuda:5")data=data.to(device)model=model.to(device)在debug

BXDBB·2022-11-19 06:53

nohup、tmux使用；指定GPU运行python程序

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3pythonxlr.py在python程序中指定GPUimportosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,2,3

一打橙子czi·2022-11-19 04:18

python运行使用gpu运算【python基础】python开启GPU加速

，不麻烦；安装成功后需要分三步设置使用GPU，以简单的softmax分类器为例：a.导入os模块importos#指定参与运算的显卡为GPU1，这个需要自己进系统管理器查看自己的显卡是GPU序号os.environ

weixin_44922334·2022-11-19 04:17

【阿里云天池】实战：街景符号识别（Baseline）

一、导入包importos,glob,jsonos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0'importtorchvisionfromPILimportImageimportnumpyasnpimporttorchtorch.manual_seed

daweq·2022-11-19 02:35

tensorboard查看tensorboard例子代码

#coding=utf-8importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'input_img

wkk15903468980·2022-11-19 01:24

Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.

训练报错Error#15:Initializinglibiomp5md.dll,butfoundlibiomp5md.dllalreadyinitialized.只需要在最前面加上importosos.environ

Just do it!ට⋆☆·2022-11-19 01:43

pytorch 中tensor在CPU和GPU之间转换，以及numpy之间的转换

importosos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='1'CPUtensor转GPUte

Just do it!ට⋆☆·2022-11-19 01:55

torch 单机多卡运行

的计算函数放在多卡上第四步：将输入数据放在多卡上常见问题没有报错，但也没有使用多卡CUDAerror:anillegalmemoryaccesswasencountered步骤第一步：设置运行环境os.environ

liufei_hfut·2022-11-16 13:14

sys.argv和argparse和os.environ

sys.argvsys.argv类似于c中main函数中的argv，存储了用户的输入信息。当你用bash，在shell或者terminal中运行脚本时，你的参数其实传到了sys.argv里面。sys.argv是一个数组，它记录了你在命令行中的输入，并以空格作为分隔符，以字符串形式进行存储。案例如下：#test.pyimportsysprint(sys.argv)#bash>>pythontest.

樱木之·2022-11-15 16:48

Pytorch多GPU训练

个人一般比较喜欢在程序开始前，import包之后使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']来优先设定好GPU。

烤粽子·2022-11-14 19:11

torch遇到的错误

1CUDAkernelerrorsmightbeasynchronouslyreportedatsomeotherAPIcall,sothestacktracebelowmightbeincorrect.FordebuggingconsiderpassingCUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.在代码中加入os.environ

我就是超级帅·2022-11-14 07:32

PyTorch中使用指定的GPU

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

Vertira·2022-11-14 07:19

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