os.environ

PySpark简单使用(二)——map方法（算子）使用

map使用例子frompysparkimportSparkConf,SparkContextimportos#让PySpark知道Python的解释器位置os.environ['PYSPARK_PYTHON
FuzhouJiang·2023-06-12 20:19

pytorch指定多块GPU运行代码

GPUCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3pythonXXX.py或者在python文件中加入importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"多块GPU可选os.environ
cv_lhp·2023-06-12 04:19

python 取得当前用户的Home目录

有三种获取home路径的方式home_path=os.environ['HOME']home_path=os.path.expandvars('$HOME')home_path=os.path.expanduser
junhg·2023-06-10 23:53

PyTorch trick 集锦

mp.weixin.qq.com/s/o-V07uM5NBn-0kQOQYrImw本文仅作为学术分享，如果侵权，会删文处理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
顾北向南·2023-06-07 15:27

Python脚本，使用apikey查询OpenAi可用余额

脚本如下：importopenaiimportos#设置OpenAIAPIkeyopenai.api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"]defget_balance():"
爱写代码的小白.·2023-06-07 07:33

指定服务器中的特定GPU

watch-n1nvidia-smi#查看当前多块GPU的状态然后设置指定的GPU，例如设定在第二个GPU上运行，可设置为：os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1'
hello everyone！·2023-04-17 20:25

【解决】RuntimeError: Distributed package doesn‘t have NCCL built in

Distributedpackagedoesn’thaveNCCLbuiltin’原因分析：windows不支持NCCLbackend解决方法1importsysifsys.platform=="win32":os.environ
Paul-Huang·2023-04-16 20:21

os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]指定GPU无法生效解决方案

解决方法一：将语句放在importtorch之前os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=args.gpu_devicesimporttorch解决方法二：命令行运行时指定CUDA_VISIBLE_DEVICES
weixin_44229976·2023-04-13 15:53

openai visgpt，chatgpt,DALLE2 使用测试

/docs/api-referencevisgptgitlab代码https://github.com/microsoft/visual-chatgptvisual_chatgpt.py运行前添加密匙os.environ
路新航·2023-04-07 17:54

day04 PySpark

RDD内核调度原理0-如何在pycharm中设置python的模板模板内容:frompysparkimportSparkContext,SparkConfimportos​#锁定远端python版本:os.environ
两面三刀流·2023-04-07 05:13

PySparkSpark RDD的cheikpoint

SparkConfimportosos.environ['SPARK_HOME']='/export/server/spark'SPARK_PYTHON='/root/anaconda3/envs/pyspark_env/bin/python'os.environ
飞Link·2023-04-07 05:38

python os 环境变量

os.environ是一个环境变量的字典。二.环境变量的相关操作importos"""设置/修改环境变量：os.environ[‘环境变量名称’]=‘环境变量值’#其中key和value均为str
Inman_CAT·2023-04-06 04:37

os.environ

1、os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"#按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备2、os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES
青春须早为,岂能长少年·2023-04-06 04:06

pycharm的各种设置，配置

阅读目录python解释器路径python项目解释器路径pycharm中进行python包管理python脚本解释路径console执行路径和当前工作目录pycharm配置os.environ环境pycharm
脚本语言_菜鸟·2023-04-06 04:48

开发OpenAI对话工具的细节问题

调用过程中，不携带上下文信息绝大多数外面开放的聊天对话产品，都没有携带上下文信息，一般代码如下：importopenaiimportos#从OpenAI网站上获取API密钥openai.api_key=os.environ
迷途的小朋友·2023-04-06 04:16

python/pytorch之深度学习语法

cwd=os.getcwd()print(cwd)打印结果：C:\Users\complexzx\Desktopos.environ[]os.environ['USER']:当前使用用户。
cocapop·2023-04-04 08:18

python在gpu上运行_【python】python开启GPU加速

看了好多教程都提到了使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"或者exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=1但是我加进代码里面速度并没有提高，查了很久才找到问题所在
春梅狐狸·2023-04-02 01:52

linux下搭建conda环境

-1.设置清华源0.登录信息可见GPU：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"user:×××passwd:×××ip:sftp://x.x.x.xport:×××
rxc205·2023-04-01 19:17

GPU内存分明没人占用但是分配不了内存的解决办法

尽管程序里开头的部分已经指定了要使用的是这些内存没被占用的GPU:os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='6,7'使用pipinsta
Arnold-FY-Chen·2023-03-30 20:54

部署stable diffusion 错误torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.

以来安装完毕，开始执行web_ui.bat错误截图：猜测原因：GPU用错了webUI.py加一行代码os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"在此启动web_ui.bat
螺纹钢铁侠·2023-03-29 05:26

Python使用subprocess执行命令时svn报错

os.environ['LANG']="zh_CN.UTF-8"问题原因查错的时候
Fengya·2023-03-27 14:50

julia中字符串

###julia中字符串都需要双引号os=pyimport("os")os.environ['KAGGLE_USERNAME']="harryma101507"##这样会报错#[Syntax:invalidcharacterliteral
f32e70d16650·2023-03-25 06:17

iOS 开发中 python 脚本常用模块和函数

os获取当前路径：os.getcwd()获取某个目录下所有文件：os.listdir(file_path)根据字符串创建目录：os.makedirs(local_pod)获取系统Home目录路径：os.environ
黑化肥发灰·2023-03-15 12:37

单独导入 Django 环境

os.path.dirname(os.path.abspath('__file__'))#把项目的根目录放到sys.path中sys.path.insert(0,PROJECT_ROOT)#设置环境变量os.environ
运维开发_西瓜甜·2023-03-10 07:33

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

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

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

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

keras使用指定GPU训练模型和多GPU同时训练

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["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"os.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

如何构建RDD

加载外部文件的方式(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

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

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

原因：在代码中调用的其他文件中也有importtorch此操作会清除os.environ的效果。解决方法：将以下代码放在.py文件的最开头importosos.
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

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

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

PyTorch模型训练：设置随机种子，保证每次训练的结果都一样

保证每次训练的结果都一样defseed_everything(seed=1029):'''设置整个开发环境的seed:paramseed::paramdevice::return:'''random.seed(seed)os.environ
u013250861·2023-01-18 12:32

pytorch 模型训练随机种子设置

使每次模型训练的时候的随机操作相同，避免观察问题的时候无法复现之前结果：importrandomimporttorchimportnumpyasnpdefset_seed(seed=666):random.seed(seed)os.environ
努力沉淀·2023-01-18 12:29

pytorch常用代码集合

一、固定随机种子defset_seeds(seed=42):  random.seed(seed)  os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)  np.random.seed
wxyczhyza·2023-01-18 11:20

RuntimeError:CUDA error:unknown error

考虑原因：A程序在语料库ATIS中运行过，没有发生问题，但是之后运行了另一个程序B时，修改过gpu，如下所示：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"如今在语料库Snips
想念@思恋·2023-01-18 08:29

初次使用GPU，遇到的一些cuda error及解决办法

解决办法是只保留一个2.使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='x'指定使用的GPU编号后，实际使用时还是0号GPU解决办法：把这个语句用到所有需要加载参数、数据的语句前
阿袁的小园子·2023-01-16 16:10

Pytorch常用问题——cuda runtime erorr

1.运行程序，会报错“RuntimeError:cudaruntimeerorr(77):anillegalmemoryaccesswasencounteredat”解决方案：在代码前面加上如下命令os.environ
不爱喝牛奶的哈士奇·2023-01-16 16:39

torch distributed.init out of memory

torchdistributed.initoutofmemory设置环境gpu：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1,2,3"local_rank=0torch.cuda.set_device
AI视觉网奇·2023-01-14 19:56

【mmdet环境配置】遇到问题集锦

1、KeyError:'RANK'使用os.environ.keys()命令查看主目录下所有的key，经过排查，是因为os.environ当中没有RANK这个key解决办法：在原程序中添加一个RANK键值
瑾怀轩·2023-01-14 19:25
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