home = os.environ.get("HOME", "/root") path = os.path.join(home, ".config", "maixhub", "params.json")

时间: 2023-11-03 12:43:30 浏览: 115
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Python基于os.environ从windows获取环境变量

star5星 · 资源好评率100%
这段代码是在 Python 中使用 os 模块来获取当前用户的 home 目录，并在其下创建一个名为 ".config/maixhub/params.json" 的文件路径。在 Unix 系统上，每个用户都有一个 home 目录，在 Windows 系统上，默认情况下是 "C:\Users\用户名"。如果无法获取 home 目录，则使用 "/root" 作为默认值。该代码主要用于在 MaixHub 上配置参数。
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请解释以下代码base_path=os.environ.get("BASE_PATH",'../data/') data_path=os.path.join(base_path+"lab5/") result_path="result" img_path="img" os.makedirs(result_path, exist_ok=True)

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"""Activate virtualenv for current interpreter: Use exec(open(this_file).read(), {'__file__': this_file}). This can be used when you must use an existing Python interpreter, not the virtualenv bin/python. """ import os import site import sys try: abs_file = os.path.abspath(__file__) except NameError: raise AssertionError("You must use exec(open(this_file).read(), {'__file__': this_file}))") bin_dir = os.path.dirname(abs_file) base = bin_dir[: -len("Scripts") - 1] # strip away the bin part from the __file__, plus the path separator # prepend bin to PATH (this file is inside the bin directory) os.environ["PATH"] = os.pathsep.join([bin_dir] + os.environ.get("PATH", "").split(os.pathsep)) os.environ["VIRTUAL_ENV"] = base # virtual env is right above bin directory # add the virtual environments libraries to the host python import mechanism prev_length = len(sys.path) for lib in "..\Lib\site-packages".split(os.pathsep): path = os.path.realpath(os.path.join(bin_dir, lib)) site.addsitedir(path.decode("utf-8") if "" else path) sys.path[:] = sys.path[prev_length:] + sys.path[0:prev_length] sys.real_prefix = sys.prefix sys.prefix = base

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根据你提供的代码，似乎在发送邮件时出现了 flask_mail.BadHeaderError 异常。有几个可能导致此问题的原因： 1. 邮件标题或标头字段中包含非法字符或格式不正确。 ... 3. 由于配置问题，无法连接到 SMTP 服务器。...

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：from __future__ import division import os, time, scipy.io import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import glob import cv2 import argparse from PIL import Image from skimage.measure import compare_psnr,compare_ssim from tensorboardX import SummaryWriter from models import RViDeNet from utils import * parser = argparse.ArgumentParser(description='Pretrain denoising model') parser.add_argument('--gpu_id', dest='gpu_id', type=int, default=0, help='gpu id') parser.add_argument('--num_epochs', dest='num_epochs', type=int, default=33, help='num_epochs') parser.add_argument('--patch_size', dest='patch_size', type=int, default=128, help='patch_size') parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', type=int, default=1, help='batch_size') args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu_id) save_dir = './pretrain_model' if not os.path.isdir(save_dir): os.makedirs(save_dir) gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff') gt_paths2 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-09_raw/*.tiff') gt_paths3 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-10_raw/*.tiff') gt_paths4 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-11_raw/*.tiff') gt_paths = gt_paths1 + gt_paths2 + gt_paths3 + gt_paths4 ps = args.patch_size # patch size for training batch_size = args.batch_size # batch size for training

model_path = os.path.join(save_dir, 'RViDeNet_epoch{}.pdparams'.format(epoch + 1)) paddle.save(model.state_dict(), model_path) print("Saving model to: {}".format(model_path)) writer.close()

import os import sys import PyQt5 dirname = os.path.dirname(PyQt5.__file__) plugin_path = os.path.join(dirname,'Qt', 'plugins', 'platforms') os.environ['QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH'] = plugin_path from PyQt5 import QtWidgets app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)

这段代码是用来创建一个基于PyQt5的GUI应用程序，并且设置QT的平台插件路径。...接着，将该路径设置到环境变量QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH中。最后，使用QtWidgets模块创建一个QApplication对象，启动GUI应用程序。

帮我把下面这个代码从TensorFlow改成pytorch import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

import torch import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/...
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