os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = args.gpu作用

时间: 2024-02-18 09:38:48 浏览: 135
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Python基于os.environ从windows获取环境变量

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这段代码的作用是设置CUDA可见的GPU设备编号。在深度学习中，使用GPU加速可以大大提高训练速度。在多GPU环境下，我们可以通过设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量来指定使用哪些GPU设备进行训练。`args.gpu`是一个变量，它指定了我们要使用的GPU设备编号。这段代码将`args.gpu`的值设置为`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量，并告诉程序只使用对应的GPU进行训练。
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os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" # 显示GPU 1 这里的CUDA_DEVICE_ORDER环境变量设置为"PCI_BUS_ID"是为了确保GPU按照其在系统中的物理位置排序，而不是依赖于安装的顺序。CUDA_VISIBLE_DEVICES...
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同时，os.pipe()和os.open()则可以创建管道和文件描述符，这些在进程间通信（IPC）中发挥着重要作用。 除此之外，os模块还包含了一些系统特定的功能，比如os.name属性可以用来检测当前运行的操作系统类型，...

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = args.gpu

这行代码的作用是将CUDA设备的可见性设置为args.gpu指定的设备。在使用GPU进行深度学习时，通常会有多个GPU可供选择，该代码可以指定使用哪个GPU来运行程序。如果args.gpu为0，则表示使用第一块GPU，如果为1，则表示...

args = parser.parse_args() os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.gpu

这段代码是用来解析命令行参数，并将指定的GPU设备编号保存在环境变量 CUDA_VISIBLE_...通过将 args.gpu 赋值给 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']，可以控制 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架使用哪个 GPU。

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.gpu表示什么意思

这段代码是用来设置环境变量的，具体来说是设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，它可以指定... os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']将这个参数设置为环境变量，这样深度学习框架就会只使用指定的GPU设备来进行计算。

args = parser.parse_args() os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.gpu set_seed(args.seed)这段代码的作用是什么？能否详细解释一下每一行的意思？

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.gpu 这一行代码的作用是设置环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES，用于指定程序在哪个 GPU 上运行。args.gpu 是命令行参数 -gpu 的值，它可以是一个数字，也可以是...

global args args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # Create save directory if not os.path.exists(args.save_dir): os.makedirs(args.save_dir) model_dir = "./%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%.2f" % (args.save_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) log_file_name = "%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%d.txt" % (model_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) if not os.path.exists(model_dir): print("model_dir:", model_dir) os.mkdir(model_dir) torch.backends.cudnn.benchmark = True

然后，它设置了 CUDA 环境变量，指定使用 GPU 进行训练。接着，它创建了一个保存模型的目录，如果目录不存在的话就会创建。其中，模型路径的命名规则为“save_dir/model_layer_层数_lr_学习率_ratio_感知率”。同时...

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ','.join(str(x) for x in args.train_gpu)

这是一个 Python 代码，用于设置 CUDA ...它将 args.train_gpu 中的 GPU 设备 ID 转换为字符串，并用逗号连接起来，然后将其赋值给 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量。这样，只有这些 GPU 设备会被 CUDA 程序看到并使用。

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

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('...

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os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 2. 在子线程中创建和执行您的图像识别程序。确保在子线程中的代码之前设置了 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量。 请注意，将 CUDA_VISIBLE_DEVICES 设置为只包含...

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