os.environ

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

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

pytorch-模型训练-加载图像分类模型训练参数

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"#按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备os.environ
哗啦呼啦嘿·2022-11-29 11:51

Python基本模块（一）之OS模块

模块功能：os模块提供了很多允许你的程序与操作系统直接交互的功能来自运行shell命令:os.system()读取操作系统环境变量HOME的值:os.getenv("HOME")返回操作系统所有的环境变量：os.environ
此何人哉tan·2022-11-28 08:10

os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]使用问题记录

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0，1(卡号)'1、位置至于importtorch之前2、和device映射关系os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES
又又酸又菜又多余·2022-11-25 09:02

解决pytorch多进程ValueError: Error initializing torch.distributed using env:// rendezvou...报错

environmentvariableMASTER_ADDRexpected,butnotset解决方法1：在代码中使用：importosos.environ['MASTER_ADDR']='localhost'os.environ
呆萌的代Ma·2022-11-24 16:35

cuda用法

例子1：importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"os.environ["OMP_NUM_THREADS"]="1"model=nn.DataParallel
SenlldTyw·2022-11-24 07:46

(已解决)多卡训练时报错RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs

背景博主第一次使用多卡训练，在程序中添加了如下代码#包装为并行风格模型os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES
CSU迦叶·2022-11-24 02:41

mc采样理论的实验验证——python代码实现

importnumpyasnpimportrandomimportosimportmathimportmatplotlib.pyplotasplt#step1:设置随机数种子，保证实验可以重复进行seed=11random.seed(seed)np.random.seed(seed)os.environ
11FIGHT11·2022-11-23 23:04

【cv2调用摄像头】

importcv2importtimeimportosimportnumpyasnp2.读入数据代码如下（示例）：importcv2importtimeimportosimportnumpyasnpdefvideo_demo():  #os.environ
商龙人·2022-11-23 02:33

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

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

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['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'说明：os.environ
ClaireYYY·2022-11-22 10:02

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

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

print(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

pytorch梯度累积学习

importosimportrandomimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorchimportoptimdefsetup_seed(seed):"""setrandomseed:paramseed:seednum"""os.environ
Nightmare004·2022-11-21 22:00

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

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

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

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·2022-11-20 07:17

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

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

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

如果未安装成功可以自行搜索，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
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