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
最新推荐文章于 2024-01-19 17:52:13 发布
阅读量5.4k 收藏 7
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorflow 环境变量
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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"
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
【Python】Python 标准库终极指南2
宅男很神经
06-29 700
在操作系统中，环境变量是用于存储配置信息、系统路径和其他动态值的一组命名值。它们为程序提供了一种在不同进程和执行环境中共享数据和配置的方式，而无需硬编码这些值。 模块通过 提供了一个方便且强大的接口来访问和修改这些环境变量。理解 的内部工作原理和其在程序生命周期中的作用，对于编写灵活、可配置且与操作系统良好协作的Python应用程序至关重要。 是一个字典类型的对象（准确地说，它是一个映射对象，实现了字典的所有方法），它代表了当前Python进程的环境变量映射。当Python解释器启动时，它会从父进程继承
从源码求证tensorflow中os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]的值的含义
mrzrx的博客
12-27 2万+
看代码时遇到了os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'这样一句话，于是开始百度，是设置log输出信息的，也就是程序运行时系统打印的信息。 &amp;amp;amp;nbsp; 但是发现有两种答案： 一种是这样说的 还有一种是这样说的 … … 一脸懵逼
tensorflow 环境变量设置方式
09-18
今天小编就为大家分享一篇tensorflow 环境变量设置方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
tensorflow中os.environ
juannys的博客
05-16 509
tensorflow中os.environ[“TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL”]值的含义 今天在学习tensorflow时看到了一句：os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL’] = '2’这样的的代码，这个其实是用来设置程序运行时输出信息的，不同的值有不同的含义，总结如下： ...
tensorflow 环境变量设置
星辰大漠
04-07 1万+
安装TensorFlow后，在Python中输入 import tensorflow as tf 时 提示一下类似错误 ImportError: libcusolver.so.*.0: cannot open shared object file: No such file or directory libcusolver.so..0 ( 代表某一版本) 解决办法： 1. 输入下面...
tensorflow中os.environ[“TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL“]
cuiy24的博客
07-29 318
本文转自：https://blog.csdn.net/qq_40549291/article/details/85274581 感谢作者的知识分享~ 看代码时遇到 os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL’] = ‘0’ 是设置log输出信息的，也就是程序运行时系统打印的信息。 源码（https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/core/platform/default/logging.h）解析如下：
tensorflow——os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL‘]解释
qq_42196241的博客
12-21 449
写在前面：仅作为自己的学习笔记使用，如有侵权，请联系我删除本文 转载：https://blog.csdn.net/qq_40549291/article/details/85274581 个人总结： log信息共四个等级，按重要性递增顺序如下：INFO（通知）<WARNING（警告）<ERROR（错误）<FATAL（致命的） 不同值的对应输出如下表所示： |值| 输出信息 | |–|--| | “0” | INFO + WARNING+ ERROR + FATAL | | “1.
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
最新发布
03-14
不过，某些情况下，可能需要更早地设置环境变量，或者在命令行中设置。 还有可能是OneDNN的问题。如果用户使用的是TensorFlow 2.x版本，可能这个环境变量设置需要调整。比如，某些版本的TensorFlow可能不再支持这个...
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Model下有红色波浪线
03-14
2. **环境变量设置的影响**：用户设置了`os.environ['TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS'] = '0'`，这可能会影响TensorFlow的某些功能，但通常这不会导致Model无法导入。这个环境变量一般是用来禁用OneDNN的优化，可能和底层...
在tensorflow中设置使用某一块GPU、多GPU、CPU的操作
12-20
这里的`CUDA_DEVICE_ORDER`环境变量设置为"PCI_BUS_ID"是为了确保GPU按照其在系统中的物理位置排序，而不是依赖于安装的顺序。`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量则用来指定可见的GPU设备，这里设置为1表示只使用GPU 1...
tensorflow 1.13以上版本环境变量
Maisie_Nan的博客
04-02 261
import os os.environ['TF_CUDNN_USE_AUTOTUNE']='0' os.environ['TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH']='true'
Tensorflow
weixin_46266120的博客
04-13 375
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
tensorflow的OS X构建机器学习环境
机器学习只有配合人脑才能快速投入实战
09-04 556
因为tensorflow的模型越来越丰富，发展越来越迅速，所以有必要搭建这样的实验环境。 1. 首先需要把tensorflow的代码下载下来。 git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow 2. 保证安装bazel和SWIG。 brew install bazel swig 3. 配置安装脚本，确认python版本和路径，是
深度学习01-tensorflow开发环境搭建
liaomin416100569的专栏
05-08 4228
TensorFlow是一种端到端开源机器学习平台，它提供了一个全面而灵活的生态系统，包含各种工具、库和社区资源，能够助力研究人员推动先进机器学习技术的发展。在TensorFlow机器学习框架下，开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。[2]Keras是一个高层次神经网络 API，适用于快速构建原型、高级研究和生产。它作为TensorFlow的一个接口，可以兼容多种深度学习框架。Keras 的核心数据结构是 model，一种组织网络层的方式。
tensorflow 系统学习一
weixin_43585712的博客
02-23 329
1.TensorFlow 是什么 TensorFlow 与其他编程语言非常不同 首先通过将程序分为两个独立的部分，构建任何拟创建神经网络的蓝图，包括计算图的定义及其执行。起初这对于传统程序员来说看起来很麻烦，但是正是图定义和执行的分开设计让 TensorFlow 能够多平台工作以及并行执行，TensorFlow 也因此更加强大。 计算图：是包含节点和边的网络。本节定义所有要使用的数据，也就是张量（...
OS.ENVIRON()详解
热门推荐
Muqingluan
05-30 16万+
我们想要用python获得一些有关系统的各种信息的时候就不得不想到os的environ，那这里面都具体包含了那些内容呢？ 一、简介 对于官方的解释，environ是一个字符串所对应环境的映像对象。这是什么意思呢？举个例子来说，environ['HOME']就代表了当前这个用户的主目录。 下图是windows和ubuntu下的environ的key列表： windows： li
【Python】Windows本地以及Pycharm关于tensorflow环境的配置（步骤讲解）
youcpdd的博客
01-19 3232
这里主要教大家配置关与tensorflow-gpu环境的配置，CPU配置比较简单，下文也会介绍查看GPU的方法：任务管理器——性能——找GPU（如下图）这样就代表电脑拥有GPU显卡，可以进行tensorflow-gpu的配置。
Tensorflow 学习笔记（一）mac os 安装 tensorflow
afqe60272的博客
08-15 153
Homebrew 安装python brew install python 安装pip curl ‘https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py’ > get-pip.py python get-pip.py ps:安装完之后注意在PATH中指定pip的路径 安装tensorflow pip3 intall tenso...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值