os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = args.gpu

时间: 2024-02-18 10:48:23 浏览: 142
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Python基于os.environ从windows获取环境变量

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这行代码的作用是将CUDA设备的可见性设置为args.gpu指定的设备。在使用GPU进行深度学习时，通常会有多个GPU可供选择，该代码可以指定使用哪个GPU来运行程序。如果args.gpu为0，则表示使用第一块GPU，如果为1，则表示使用第二块GPU，以此类推。如果args.gpu为-1，则表示不使用GPU，而是使用CPU来运行程序。
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os.system()函数可以执行shell命令，os.environ是一个字典对象，用于获取和设置环境变量。例如，你可以通过os.environ['PATH']来查看或修改系统的PATH环境变量。 在多线程或多进程编程中，os模块的os.fork()...

args = parser.parse_args() os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.gpu

这段代码是用来解析命令行参数，并将指定的GPU设备编号保存在环境变量 CUDA_VISIBLE_...通过将 args.gpu 赋值给 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']，可以控制 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架使用哪个 GPU。

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = args.gpu作用

这段代码的作用是设置CUDA可见的GPU设备编号。在深度学习中，使用GPU加速可以大大提高训练速度。...这段代码将args.gpu的值设置为CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，并告诉程序只使用对应的GPU进行训练。

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.gpu表示什么意思

这段代码是用来设置环境变量的，具体来说是设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，它可以指定... os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']将这个参数设置为环境变量，这样深度学习框架就会只使用指定的GPU设备来进行计算。

args = parser.parse_args() os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.gpu set_seed(args.seed)这段代码的作用是什么？能否详细解释一下每一行的意思？

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.gpu 这一行代码的作用是设置环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES，用于指定程序在哪个 GPU 上运行。args.gpu 是命令行参数 -gpu 的值，它可以是一个数字，也可以是...

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

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...

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ','.join(str(x) for x in args.train_gpu)

这是一个 Python 代码，用于设置 CUDA ...它将 args.train_gpu 中的 GPU 设备 ID 转换为字符串，并用逗号连接起来，然后将其赋值给 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量。这样，只有这些 GPU 设备会被 CUDA 程序看到并使用。

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

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('...

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