TF_ENABLE_GPU_GARBAGE_COLLECTION=False

是的，TF_ENABLE_GPU_GARBAGE_COLLECTION=False是一个TensorFlow的环境变量，用于控制GPU垃圾回收的开关。当设置为False时，TensorFlow将禁用GPU上的垃圾回收机制，可能会导致GPU内存的不正常增长。这个参数可以在运行TensorFlow程序之前设置，以控制GPU内存的使用情况。

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"SELECT name, type FROM garbage_collection WHERE id >= ((SELECT MAX(id) FROM garbage_collection)-(SELECT MIN(id) FROM garbage_collection)) * RAND() + (SELECT MIN(id) FROM garbage_collection) LIMIT 10;";

这是一个 SQL 语句，用于从名为 garbage_collection 的表中随机选择 10 行数据，每行数据包括 name 和 type 两列。具体的选择方式是先计算出表中 id 的最大值和最小值，然后利用 RAND() 函数生成一个 0 到 1 之间的随机数，将其乘以最大值和最小值的差再加上最小值，得到一个随机的 id 值，最后根据这个 id 值选择对应的行数据。

请将下列shell语句转换为python语句：langs="101" recog="101" FLP=false garbage_utterance_tags="<silence> <v-noise> <noise> <unk> <hes>" . ./tools/parse_options.sh set -e set -o pipefail all_langs="" for l in `cat <(echo ${langs}) <(echo ${recog}) | tr " " "\n" | sort -u`; do all_langs="${l} ${all_langs}" done all_langs=${all_langs%% }

import os

langs="101"
recog="101"
FLP=False
garbage_utterance_tags="<silence> <v-noise> <noise> <unk> <hes>"
os.system(f"langs=\"{langs}\" recog=\"{recog}\" FLP={FLP} garbage_utterance_tags=\"{garbage_utterance_tags}\" . ./tools/parse_options.sh")
os.system("set -e")
os.system("set -o pipefail")

all_langs = ""
for l in sorted(set(langs.split() + recog.split())):
all_langs = f"{l} {all_langs}"
all_langs = all_langs.strip()

注意：在 Python 中，使用 os.system() 函数来执行 shell 命令。在这个例子中，". ./tools/parse_options.sh" 会设置一些环境变量，这些环境变量在后面的程序中会被使用。在 Python 中，我们可以使用 f-string 来将变量插入到 shell 命令中。set -e 和 set -o pipefail 会影响后面的 shell 命令的行为。在 Python 中，我们也可以使用 os.system() 来执行这些命令。