os.environ["CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG"] = ":16:8"

时间: 2024-06-16 10:01:46 浏览: 386
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Python基于os.environ从windows获取环境变量

star5星 · 资源好评率100%
在CUDA编程中，`os.environ["CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG"]` 是一个环境变量，用于设置CUBlas（CUDA数学库）的工作内存配置。CUBlas是一个高性能的数学运算库，特别针对GPU加速的计算任务。`:16:8` 是一个配置字符串，它定义了两个参数： 1. `:16` 表示每个CUBLAS工作的块（workspace）大小为16MB。这个选项控制了内核执行时临时使用的内存空间大小，更大的值可以减少内存碎片但可能占用更多的GPU显存。 2. `:8` 是内存对齐级别，表示分配的内存将以8字节为单位对齐。这对于一些GPU架构的性能优化很重要，因为它可以提高缓存利用效率。 设置这个环境变量可以帮助调整CUDA计算任务的内存管理策略，以适应特定的硬件环境和任务需求。如果你在使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow，这可能会影响模型训练或推理时的性能和内存使用。
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tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:140] Your CPU supports instructions that this T

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 这将屏蔽TensorFlow的日志级别至二级，即只显示错误信息，不再显示警告。 2. **重新编译TensorFlow源码**： 如果你需要充分利用CPU的性能，尤其是进行大规模计算...

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...

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 batch_size = 1024 epochs = 5 hidden_units = [256, 128] learning_rate = 0.001 dropout_rate = 0.2 # Load data train_data, test_data, feature_columns = load_data(file_train, file_test, read_...

args = parser.parse_args() args.root_model = f'{args.root_path}/{args.dataset}/{args.mark}' os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True) if args.gpu is not None: warnings.warn('You have chosen a specific GPU. This will completely ' 'disable data parallelism.') if args.dist_url == "env://" and args.world_size == -1: args.world_size = int(os.environ["WORLD_SIZE"]) args.distributed = args.world_size > 1 or args.multiprocessing_distributed

- os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True)：创建一个目录，如果目录已存在则不会抛出异常。 - if args.gpu is not None: ...：如果命令行参数中指定了GPU设备，则发出一个警告信息。 - if args.dist_url ...

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

这段代码是用于分布式训练的。首先通过判断distributed变量是否为True，来确定是否启动分布式训练。如果是分布式训练，则调用dist.init_process_group函数初始化进程组，指定使用NCCL作为后端通信库，用于多GPU...

"""Activate virtualenv for current interpreter: Use exec(open(this_file).read(), {'__file__': this_file}). This can be used when you must use an existing Python interpreter, not the virtualenv bin/python. """ import os import site import sys try: abs_file = os.path.abspath(__file__) except NameError: raise AssertionError("You must use exec(open(this_file).read(), {'__file__': this_file}))") bin_dir = os.path.dirname(abs_file) base = bin_dir[: -len("Scripts") - 1] # strip away the bin part from the __file__, plus the path separator # prepend bin to PATH (this file is inside the bin directory) os.environ["PATH"] = os.pathsep.join([bin_dir] + os.environ.get("PATH", "").split(os.pathsep)) os.environ["VIRTUAL_ENV"] = base # virtual env is right above bin directory # add the virtual environments libraries to the host python import mechanism prev_length = len(sys.path) for lib in "..\Lib\site-packages".split(os.pathsep): path = os.path.realpath(os.path.join(bin_dir, lib)) site.addsitedir(path.decode("utf-8") if "" else path) sys.path[:] = sys.path[prev_length:] + sys.path[0:prev_length] sys.real_prefix = sys.prefix sys.prefix = base

这段代码是用来激活当前解释器的虚拟环境的。...代码中使用了os、site和sys模块。首先，通过os模块获取当前文件的绝对路径，然后通过切片操作获取虚拟环境的根目录。最后，可以使用这个根目录来激活虚拟环境。

try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

这段代码是一个Python脚本，包含了一些用于PyTorch训练的实用函数。具体来说，它包含了以下函数： - import thop：导入PyTorch的模块thop，用于计算模型的FLOPs和参数数量。 - torch_distributed_zero_first：用于...

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。...

os.environ["http_proxy"] = "http://localhost:7890"os.environ["https_proxy"] = "http://localhost:7890"

在Python中，os.environ 是一个全局字典，用于存储环境变量。通过os.environ，你可以设置或访问操作系统级别的环境变量。"http_proxy" 和 "https_proxy" 是两个常见的代理设置环境变量，它们用于指示网络...

import os import sys def main(): """Run administrative tasks.""" os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'oopblog.settings') try: from django.core.management import execute_from_command_line except ImportError as exc: raise ImportError( "Couldn't import Django. Are you sure it's installed and " "available on your PYTHONPATH environment variable? Did you " "forget to activate a virtual environment?" ) from exc execute_from_command_line(sys.argv) if __name__ == '__main__': main()

这是一个 Python 脚本，用于运行 Django 应用程序的管理任务。在这个脚本中，首先设置了环境变量，指定了 Django 的配置文件所在的位置。然后，尝试导入 Django 的管理模块，并执行从命令行传递的管理命令。...

ef set_tf_device(device): if device == 'cpu': print("Training on CPU...") os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"

这段代码的主要作用是设置 TensorFlow 训练的设备，可以选择在 CPU 上训练或者在 GPU 上训练。 如果选择在 CPU 上训练，会将 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量设置为 -1，这样 TensorFlow 就不会使用 GPU。...

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-...

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....

from flask import Flask from flask_mail import Mail from flask_mail import MIMEText from flask_mail import Header from flask_mail import Message import os app = Flask(__name__) app.config['MAIL_SERVER'] = 'smtp.qq.com' app.config['MAIL_PORT'] = 465 app.config['MAIL_USE_SSL'] = True # 发送成功的配置 app.config['MAIL_USERNAME'] = os.environ.get('109816877@qq.com') app.config['MAIL_PASSWORD'] = os.environ.get('pmpwegypaugmbich') app.config['FLASKY_MAIL_SUBJECT_PREFIX'] = '[Flasky]' app.config['FLASKY_MAIL_SENDER'] = 'Flasky Admin <109816877@qq.com>' app.config['FLASKY_ADMIN'] = os.environ.get('FLASKY_ADMIN') mail = Mail(app) msg = MIMEText('Python Mail Test', 'plain') msg['Subject'] = Header('test', 'utf-8') msg['From'] = Header('109816877@qq.com', 'utf-8') msg['To'] = Header('FoolEmail@163.com', 'utf-8') with app.app_context(): mail.connect() mail.send_message(msg.as_string(), sender='109816877@qq.com', recipients=['FoolEmail@163.com'])

根据你提供的代码，似乎在发送邮件时出现了 flask_mail.BadHeaderError 异常。有几个可能导致此问题的原因： 1. 邮件标题或标头字段中包含非法字符或格式不正确。 ... 3. 由于配置问题，无法连接到 SMTP 服务器。...

import os import sys if __name__ == "__main__": os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "django_auth_example.settings") try: from django.core.management import execute_from_command_line except ImportError: # The above import may fail for some other reason. Ensure that the # issue is really that Django is missing to avoid masking other # exceptions on Python 2. try: import django except ImportError: raise ImportError( "Couldn't import Django. Are you sure it's installed and " "available on your PYTHONPATH environment variable? Did you " "forget to activate a virtual environment?" ) raise execute_from_command_line(sys.argv)给这段代码加上注释

os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "django_auth_example.settings") try: # 执行命令行 from django.core.management import execute_from_command_line except ImportError: # 上述import...

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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