os.environ[‘NUMEXPR_MAX_THREADS’] = ‘16’

时间: 2024-06-12 20:09:10 浏览: 288
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Python基于os.environ从windows获取环境变量

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在Python中，os.environ是一个包含环境变量的字典。通过使用os.environ[‘NUMEXPR_MAX_THREADS’] = ‘16’，我们可以设置名为NUMEXPR_MAX_THREADS的环境变量的值为16。这个变量通常用于控制NumExpr库中生成的线程数量。在这种情况下，设置NUMEXPR_MAX_THREADS为16表示将使用16个线程来执行并行操作。
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在tensorflow中设置使用某一块GPU、多GPU、CPU的操作

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # 设置GPU编号顺序 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...

os.environ["numexpr_num_threads"] = "1"

这行代码是用来设置环境变量的，具体作用是将 numexpr 库的并行计算线程数设置为 1。numexpr 是一个用于快速计算数值表达式的库，它可以利用多线程来加速计算，但是在某些情况下，多线程会导致性能下降，因此需要将...

os.environ LOCAL_RANK

os.environ['LOCAL_RANK']是一个环境变量，用于存储当前进程在本机上的rank。在使用PyTorch进行分布式训练时，可以通过设置--use_env参数来将当前进程的rank添加到环境变量中的LOCAL_RANK中，而不是添加到args....

dirname = os.path.dirname('PyQt5'.__file__) plugin_path = os.path.join(dirname, 'plugins', 'platforms') os.environ['QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH'] = plugin_path

os.environ['QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH'] = plugin_path 这样，您将能够正确地获取 'PyQt5' 模块的文件路径，并将其用于设置环境变量。请确保您已经正确安装了 'PyQt5' 模块，并且可以在您的代码中导入它。

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" CUDA_VISIBLE_DEVICES=1

- os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" 表示按照 PCI 总线 ID 的顺序来分配 CUDA 设备号。这是因为在一些情况下，系统会随机分配 CUDA 设备号，这可能会导致设备号与物理 GPU 不对应，从而导致程序...

import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

- *3* [os.environ[]使用](https://blog.csdn.net/zhe_csdn/article/details/89509879)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_...

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

这段代码是一个 PyTorch 训练脚本的一部分。首先，它通过 argparse 模块解析命令行参数。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。...

if __name__ == '__main__': os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # you can modify your file path file_train = './data/train.csv' file_test = './data/test.csv' embed_dim = 8 read_part = True sample_num = 6000000 test_si

ze = 1000000 # you can modify your model path model_path = './model' # parameters for training batch_size = 1024 epoch = 5 learning_rate = 0.001 # you can modify the number of hidden units hidden_...

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

这是 Python 中设置环境变量的代码，它指定了 CUDA 设备的顺序为 PCI_BUS_ID，并且指定了 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量的值为 0，即只使用第一个可用的 CUDA 设备。 CUDA_DEVICE_ORDER 环境变量是用于指定 CUDA ...

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/...

帮我把这段代码从tensorflow框架改成pytorch框架： 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")

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 16, 3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1), nn.ReLU(), ...

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)

首先，导入了必要的模块os、sys、PyQt5和QtWidgets。然后，使用os模块获取PyQt5模块所在的目录路径，并拼接出QT平台插件的路径。接着，将该路径设置到环境变量QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH中。最后，使用QtWidgets...

ngpus_per_node = torch.cuda.device_count() if distributed: dist.init_process_group(backend="nccl") local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"]) rank = int(os.environ["RANK"]) device = torch.device("cuda", local_rank) if local_rank == 0: print(f"[{os.getpid()}] (rank = {rank}, local_rank = {local_rank}) training...") print("Gpu Device Count : ", ngpus_per_node) else: device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') local_rank = 0 rank = 0

这段代码看起来是用于设置分布式训练的GPU设备使用情况。首先通过 torch.cuda.device_count() 获取当前节点上可用的GPU数量，然后通过 dist.init_process_group() 初始化分布式环境，其中 backend 参数指定...

解释一下BATCH_SIZE = 100 SEQ_SIZE = 1 learning_rate = 0.0001 PATH_SAVE = './model/convGRU_model.t7' os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"

model.t7'表示模型训练完后保存的路径，os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"表示使用GPU进行训练，其中"0,1"表示使用多个GPU进行并行计算。只有遵守隐私规则并妥善保管您的隐私才能确保您的数据安全。

from nltk.parse import stanford import os root = './' parser_path = root + 'stanford-parser.jar' model_path = root + 'stanford-parser-3.8.0-models.jar' if not os.environ.get('JAVA_HOME'): print("heh") JAVA_HOME = 'C:\Program Files\Java\jdk-17.0.2' os.environ['JAVA_HOME'] = JAVA_HOME pcfg_path = 'edu\stanford\nlp\models\lexparser\chinesePCFG.ser.gz' parser = stanford.StanfordDependencyParser(path_to_jar=parser_path,path_to_models= model_path,model_path=pcfg_path) sentence = parser.raw_parse(seg_str) for line in sentence: print("heh") print(line) line.draw()

这段代码的问题可能出在 stanford 模块的导入上。请确认你已经正确安装了 nltk 和 stanford-parser。如果你已经正确安装了这些组件，那么请确认你已经将 stanford-parser.jar 和 stanford-parser-3.8.0-...

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

import os import time import argparse import glob import cv2 import numpy as np from PIL import Image from skimage.measure import compare_psnr, compare_ssim from tensorboardX import SummaryWriter from...
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