os.environ

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

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

loss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 单机多GPU训练 DataParallel和DistributedDataParallel

1、DataParallel原理2、DataParallel使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2,7'#设置可见GPU编号#device_ids=range(torch.cuda.device_count
lizi0403·2022-10-14 07:06

python怎么利用gpu加速_python怎么利用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
weixin_39807691·2022-10-08 11:52

基于微调BERT模型的新闻分类

reload_extautoreload%autoreload2%matplotlibinlineimportos#os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID";#os.environ
qq_48566899·2022-09-26 07:51

tensorflow学习笔记——搭建卷积神经网络

importosimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='1'#显示所有信息os.environ
wxsy024680·2022-08-24 11:26

PyTorch的一些使用

完全为了给自己地铁看书用知识点就那点也不商业重复勿怪勿扰谢谢..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
tt姐·2022-08-15 12:06

AttributeError: ‘XXX‘ object has no attribute ‘module‘

训练模型的时候如果用的是torch.nn.DataParallel封装的模型那么请设置多GPUCUDA='0,1'os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=CUDA
Reza.·2022-08-04 07:11

wandb深度学习记录训练数据工具初体验

$pipinstallwandb$wandblogin"API"importwandbimportosos.environ["WANDB_API_KEY"]="API"os.environ["WANDB_MODE
·2022-07-22 09:50

Out of memory error on GPU 0. Cannot allocate xxxGB memory on GPU 0, available memory is only xxx

根据从网上查找的资料，遇到这种情况一般有以下几种解决方法：1.在程序运行的前面添加如下代码os.environ[‘FLAGS_eager_delete_tensor_gb’]=“0.0”但是对我好像没有用
Encounter84·2022-07-17 07:09

从源码求证tensorflow中os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]的值的含义

看代码时遇到了os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'这样一句话，于是开始百度，是设置log输出信息的，也就是程序运行时系统打印的信息。
mrzrx·2022-06-19 07:24

Pytorch GPU 设置

a.os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0,1,2,3'net=net.cuda
liulinyi007·2022-05-25 02:44

PyTorch指定GPU的方法

0.4522019.10.2220:47:28字数252阅读38,321.改变系统变量使得仅目标显卡可见exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0#这里是要使用的GPU编号，正常的话是从0开始在程序开头设置os.environ
javastart·2022-05-25 02:13

训练CNN时Jupiter notebook内核挂掉（Tensorflow）

如果你用了‘os.environ['KMP_DUPLICATE_
syyhaba·2022-05-08 07:59

疫情防控通每日自动汇报讲解

首先完成python模拟网页日汇报页面的场景代码段：importosimportrequestsimportjsonimportlxml.htmlimportresignIn={'username':os.environ
渣渣ye·2022-03-30 07:50

pytorch 如何用cuda处理数据

1设置GPU的一些操作设置在os端哪些GPU可见，如果不可见，那肯定是不能够调用的~importosGPU='0,1,2'os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=GPUtorch.cuda.is_available
·2022-02-24 13:37

pytorch reproducibility

在训练seq2seq的过程中，固定了所有seed，random.seed(args.seed)os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(args.seed)np.random.seed
kelseyh·2022-02-14 11:02

PySpark 之 Spark RDD的创建

SparkConfimportosos.environ['SPARK_HOME']='/exportrver/spark'PYSPARK_PYTHON="/root/anaconda3/envs/pyspark_env/bin/python"os.environ
EuropeanSheik·2022-02-12 17:16

python os.environ在windows的常见字段

os.environ[‘HOMEPATH’]:当前用户主目录。os.environ[‘TEMP’]:临时目录路径。os.environ[“PATHEXT”]:可执行文件。
EuropeanSheik·2022-02-07 13:57

用Python定时发送天气邮件

效果如图一、获取天气defgetWeather1(city):try:appid=os.environ["TIANQI_APPID"]appsecret=os.environ["TIANQI_APPSEC
·2022-02-07 11:36

python之CWD与命令行参数

shell变量os.environ可以获取运行他的shell（或父程序）中命名的变量，并传给脚本。
x用户昵称已存在·2022-02-04 18:01
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他