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。

相关问题

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

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。

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。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，它还创建了一个日志文件，用于保存训练过程中的指标和日志信息。如果模型目录不存在，它还会对其进行创建。最后，它启用了一个 PyTorch 的优化器加速库，以加速训练过程。