os.environ

Tensorflow---使用Tensorflow实现线性回归模型

2.4.0Python==3.7三、训练代码如下所示：importtensorflowastfimportosimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#环境变量配置os.environ
水哥很水·2022-12-20 16:24

Tensorflow---使用Tensorflow实现逻辑回归模型

、代码运行环境：Tensorflow-gpu==2.4.0Python==3.7三、训练代码如下：importtensorflowastfimportpandasaspdimportos#环境变量配置os.environ
水哥很水·2022-12-20 16:24

【python批量插入图片到一个pdf中】

的一页解决思路先把大量的图片转为一个个的pdf，然后合并所有的pdf话不多说，直接上代码：importosfromPILimportImagefromPyPDF2importPdfFileMerger#防止字符串乱码os.environ
HUIM_Wang·2022-12-20 16:43

【os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“]使用测试】

os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]前提：测试设备共有4块显卡测试：importos#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]设置程序可见的显卡号
我是小白熊·2022-12-20 10:26

os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]= ‘0‘设置环境变量

os.environ[‘环境变量名称’]=‘环境变量值’#其中key和value均为string类型importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=‘6‘’，‘7’
Golden-sun·2022-12-20 10:26

os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“]设置GPU不成功

sol:需要在importtorch之前先设置os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=“6,7”在import之前需要将数据配置好，否则会使用默认GPU0
weixin_44117394·2022-12-20 10:26

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)

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)_Reza.的博客-CSDN博客
饼饼ttt·2022-12-20 10:26

os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“] = args.device不起作用

问题描述：在代码中这样写：if__name__=='__main__':os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=args.devicemain()不起作用。
YulongYang1896·2022-12-20 10:26

os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]无法使用指定GPU的原因

要把importosos.os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='1'放在程序import的第一行。因为如果没放在第一行，在import其他文件的时候，其他文件中可能会有importtorch。这样的话设置GPU的语句就会失效参考：https://blog.csdn.net/qq_24367797/article/details/118581970
阳哥991113·2022-12-20 10:25

os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] 无效

后来发现是我敲代码时候用了小写我写的是：os.environ['cuda_visible_devices']="1,2,3"应该是：os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=
是暮涯啊·2022-12-20 10:24

os.environ CUDA_VISIBLE_DEVICES异常问题

代码：os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=“0,1,2,3,4,5,6,7”系统提示只发现了gpu:0，参考网络资料，检查发现有一个调用的py文件里代码是：os.environ
jayli517·2022-12-20 10:24

【Bug】os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]=‘0’指定GPU无法生效解决方案

importioimportosimporttimeimportjsonimportcv2importnumpyasnpfromflaskimportFlask,jsonify,requestfrom***import****#torch等，举个例子os.environ
机器不学习我学习·2022-12-20 10:54

os.environ[CUDA_VISIBLE_DEVICES] 失效无法指定 GPU

问题描述：用语句os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']设置了程序跑的GPU，但是模型还是跑在了默认的第一块卡——‘0’卡上。
yyywxk·2022-12-20 10:24

os.environ模块环境变量详解

文章目录1、os.environ()详解1.1简介1.2常见key字段1.3os.environ.get()用法1.4环境变量用法总结--设置、修改、获取、删除、判断1、os.environ()详解在python
-出发-·2022-12-19 07:19

Python图片转换为PDF

#coding=UTF-8#导入Python标准库importosfromioimportBytesIO#导入第三方库fromPILimportImage#防止中文乱码os.environ['NLS_LANG
WhChina001·2022-12-18 10:18

pyCharm中下载包的速度慢的解决方案

然后将下面的代码复制进xxx.py文件importosini="[global]\nindex-url=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/\n"pippath=os.environ
kangkang康米·2022-12-16 07:45

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

三、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

TensorFlow直接使用ckpt模型predict不用restore

#fromtensorflow.python.frameworkimportgraph_utilimportosos.environ['CUDA_DEVICE_ORDER']='PCI_BUS_ID'os.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

[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）

固定随机种子以确保模型可复现importosimporttorchimportrandomimportnumpyasnpdefseed_torch_everywhere(seed=24):random.seed(seed)os.environ
夏树让·2022-12-14 00:06

【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

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

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

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

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']='6'解决方案：将上述语句放到当前这个python文件的最开头，即importtorch之前importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVIC
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

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指定多块GPU运行代码

GPUCUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonXXX.py或者在python文件中加入importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"多块GPU可选os.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
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