关于tensorflow中os.environ环境变量的设置

最新推荐文章于 2024-01-19 17:52:13 发布
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分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorflow 环境变量
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40549291/article/details/85272806
本文详细介绍了在TensorFlow中如何使用os.environ设置环境变量，包括指定使用特定GPU和调整log级别。设置环境变量应放在代码开头，并注意GPU编号从0开始。log级别的优先级为INFO<WARNING<ERROR<FATAL，设置为3并不会屏蔽所有信息，FATAL级别仍会被打印。

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本帖旨在记录自己平时遇到的各种关于os.environ的设置，不定期更新
 
0.使用方法：设置环境变量，自然是要放在代码最前面的（但是要先导入os包）。例如下面：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"

 
1."CUDA_VISIBLE_DEVICES"：自定义要使用的GPU（tensorflow中默认是全部使用的）
注意：GPU一般是从0开始编号的，可以通过nvidia-smi查看，如下图：
在这里插入图片描述

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"
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代码 import os os.environ['TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS'] = '0' # 在导入tensorflow前设置 import numpy as np from scipy.io import loadmat from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, OneHotEncoder from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Dense from tensorflow.keras.optimizers import Adam import matplotlib.pyplot as plt中tensorflow.keras下有红色波浪线
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1、设置环境变量，放在代码最前面的（但是要先导入os包）。 os.environ[‘环境变量名称’]=‘环境变量值’ #其中key和value均为string类型。例如： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 注意 如果"CUDA_VISIBLE_DEVICES" 书写错误，也不报错，自动选用第一个显卡 "CUDA_VISIBLE_DEVICES" ：自定义要使用的GPU（tensorflow中默认是全部使用的） 注意：GPU一般是从
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