python 常用代码

目录

查看环境路径，查看python版本

创建目录 os.makedirs(output, exist_ok=True)

查看库安装路径： 当一个库第2次安装时，不再安装，自动显示已安装路径：

cuda环境变量

vscode 常用开发代码

python -c 常用 for循环：

接收参数：

sh切换到当前目录

opencv 调试可视化

命令行测试python代码：

try代码：

---

查看环境路径，查看python版本

python -c "import sys; print('Python路径:', sys.executable); print('Python版本:', sys.version)"

查看torch版本：

python -c "import torch; print('cuda可用:', torch.cuda.is_available(), '| cuda版本:', torch.version.cuda if torch.cuda.is_available() else '未安装')"

创建目录 os.makedirs(output, exist_ok=True)
 

查看库安装路径： 当一个库第2次安装时，不再安装，自动显示已安装路径：

pip install lmdb -i https://mirrors.ivolces.com/pypi/simple/

cuda环境变量

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '2'
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2

device = "cuda:1"
model=model.to(device)

vscode 常用开发代码

# coding=utf-8
import sys
import os
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
os.chdir(current_dir)
print('current_dir', current_dir)
paths = [current_dir, current_dir+'/../']
paths.append(os.path.join(current_dir, 'src'))
for path in paths:
    sys.path.insert(0, path)
    os.environ['PYTHONPATH'] = (os.environ.get('PYTHONPATH', '') + ':' + path).strip(':')

import cv2
import torch

python -c 常用 for循环：

python -c "import sys, os; paths = ['/shared_disk/users/lbg/project/4d/plf/libs', 'your_path_2']; [sys.path.insert(0, path) or os.environ.update({'PYTHONPATH': (os.environ.get('PYTHONPATH', '') + ':' + path).strip(':')}) for path in paths];import posepile; print(posepile.__path__[0])"

接收参数：

FLAGS = argparse.Namespace()

def initialize():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--input-model-path', type=str,default='/shared_disk/datasets/public_datasets/human_pose/experiments/finetune_0517')
    parser.add_argument('--config-name', type=str, default='nlf_s')
    # parser.parse_args(namespace=FLAGS)
    args, unknown = parser.parse_known_args(namespace=FLAGS)

 解析未知参数

args, unknown_args = parser.parse_known_args()

sh切换到当前目录

cd "$(dirname "$0")"

cd "$(dirname "$(realpath "$0")")"

opencv 调试可视化

import cv2;cv2.imshow("res",inf_cfg.mask_crop);cv2.waitKey()

命令行测试python代码：

python -c "import nvdiffrast.torch as dr; print(dr)"

try代码：

try:
	print(int('ss'))
except Exception as e:
	print('代码报错')
else:
	print("没有报错")
finally:
	print("无论发生什么事情，此处一定会执行")
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