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

时间: 2023-11-03 22:24:54 浏览: 128
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Python基于os.environ从windows获取环境变量

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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，因此需要将线程数设置为 1。这样做可以避免 numexpr 的并行计算机制对程序的性能产生负面影响。
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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

[256, 128] # load data train_X, train_y, test_X, test_y, feature_columns, target_column = load_data(file_train, file_test, read_part, sample_num) # build model model = build_model(embed_dim, feature_...

if cfg.MODEL.DIST_TRAIN: torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://') os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = cfg.MODEL.DEVICE_ID train_loader, train_loader_normal, val_loader, num_query, num_classes, camera_num, view_num = make_dataloader(cfg) model = make_model(cfg, num_class=num_classes, camera_num=camera_num, view_num = view_num) loss_func, center_criterion = make_loss(cfg, num_classes=num_classes) optimizer, optimizer_center = make_optimizer(cfg, model, center_criterion) scheduler = create_scheduler(cfg, optimizer)

同时，使用 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = cfg.MODEL.DEVICE_ID 指定使用的GPU设备。 接下来，使用 make_dataloader 函数创建训练集、验证集以及查询图像的数据加载器，并获取类别数、相机数和视角数等...

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

This line of code sets the value of the environment variable "MKL_NUM_THREADS" to "1". "MKL" stands for "Math Kernel Library", which is a library of optimized math routines developed by Intel. By ...

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

This line of code sets the environment variable OPENBLAS_NUM_THREADS to the value of 1. OPENBLAS_NUM_THREADS is a variable used by the OpenBLAS library, which is an open-source implementation of the...

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

This line of code sets the environment variable "OMP_NUM_THREADS" to the value "1". The OpenMP library is used for parallel computing on shared memory systems, and the OMP_NUM_THREADS variable ...

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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....

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...

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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_...

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

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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

print("Epoch [{}/{}] Loss: {:.5f} [{:.2f}s]".format(epoch + 1, num_epochs, epoch_loss, epoch_time)) writer.add_scalar("Loss/train", epoch_loss, epoch + 1) if (epoch + 1) % 10 == 0: model_path = ...
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