os.environ函数的作用
时间: 2024-04-29 16:20:26 浏览: 7
os.environ函数是Python中的一个内置函数,它用于获取操作系统环境变量的值。在操作系统中,环境变量是一些全局变量,用于存储一些重要的信息,例如系统路径、用户的用户名和密码等。os.environ函数可以返回一个包含所有环境变量的字典对象,其中键是环境变量的名称,值是环境变量的值。通过该函数,我们可以获取、修改或添加环境变量的值。例如,我们可以使用os.environ['PATH']来获取系统路径。
相关问题
os.environ(
os.environ是一个字典,它提供了操作操作系统环境变量的功能。根据引用和引用,在Windows系统中,os.environ可以用来获取当前用户主目录、临时目录路径、可执行文件路径、系统主目录、机器名和提示符等信息。在Linux系统中,os.environ可以用来获取当前使用用户、路径扩展排序时的字母顺序、使用的shell类型、使用的语言和ssh的执行路径等信息。另外,os.environ还提供了os.environ.get()方法,可以用来获取指定环境变量的值。需要注意的是,根据引用,直接调用putenv()函数并不会改变os.environ,所以推荐直接修改os.environ来修改环境变量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [os.environ()详解](https://blog.csdn.net/weixin_34138056/article/details/94642465)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [python中os.environ的使用详解](https://blog.csdn.net/ad72182009/article/details/116117744)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [os.environ](https://blog.csdn.net/chengyq116/article/details/93128593)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
python os.environ无效
在给定的代码中,os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'设置的CUDA可见设备无效的原因是在torch引入之前进行的设定。根据代码结构,startup.py文件中的os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'应该放在从tools.train中导入main函数之前。这样,当main函数被调用时,CUDA可见设备就已经正确设置了。因此,你需要将os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'放在from tools.train import main之前。这样,os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']的设置就会在main函数被调用时生效。
示例代码可以是这样的:
```python
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'
from tools.train import main
def startup(gpu=0, config1='xxx', config2='xxx'):
args = parse_args(config1, config2)
main(args)
if __name__ == "__main__":
startup(gpu=1)
```
这样,os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'就会在main函数执行时生效了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]无效的解决方法](https://blog.csdn.net/asd123pwj/article/details/126442265)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python os.environ 读取和设置环境变量](https://blog.csdn.net/weixin_39650994/article/details/110971897)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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