import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 或 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3" (等号右边的双引号可以省略)…

http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/9818001 # -*- coding: utf-8 -*-#~ #----------------------------------------------------------------------#~ module:wlab#~ Filename:wgetfilelist.py#~ Function :#~ def IsSubString(SubStrList,Str)#~ def GetF…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html PyTorch默认使用从0开始的GPU,如果GPU0正在运行程序,需要指定其他GPU. 有如下两种方法来指定需要使用的GPU. 1. 类似tensorflow指定GPU的方式,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES. 1.1 直接终端中设定: CUDA_VISIBLE_DEVICES= python my_script.py 1.2 python代码中设定: import…

一.命令行运行python程序时 1.首先查看哪些GPU空闲,nvidia-smi显示当前GPU使用情况. nvidia-smi 2.然后指定空闲的GPU运行python程序. CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 python test.py 二.在python程序中指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3" PS:周期性输出GPU使用情况 每 10s 显示一次GPU使用…

业务场景: 从中文字句中匹配出指定的中文子字符串 .这样的情况我在工作中遇到非常多, 特梳理总结如下. 难点: 处理GBK和utf8之类的字符编码, 同时正则匹配Pattern中包含汉字,要汉字正常发挥作用,必须非常谨慎.推荐最好统一为utf8编码,如果不是这种最优情况,也有酌情处理. 往往一个具有普适性的正则表达式会简化程序和代码的处理,使过程简洁和事半功倍,这往往是高手和菜鸟最显著的差别. 示例一: 从QQ纯真数据库中解析出省市县等特定词语,这里的正则表达式基本能够满足业务场景,懒惰匹配?非…

python实现在目录中查找指定文件的方法 本文实例讲述了python实现在目录中查找指定文件的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 1. 模糊查找 代码如下: import os from glob import glob #用到了这个模块 def search_file(pattern, search_path=os.environ['PATH'], pathsep=os.pathsep):     for path in search_path.split(os.pathsep)…

例1: 字符串: '湖南省长沙市岳麓区麓山南路麓山门' 提取:湖南,长沙 在不用正则表达式的情况下: address = '湖南省长沙市岳麓区麓山南路麓山门' address1 = address.split('省') # 用“省”字划分字符串,返回一个列表 address2 = address1[1].split('市') # 用“市”字划分address1列表的第二个元素,返回一个列表 print(address1) # 输出 ['湖南', '长沙市岳麓区麓山南路麓山门'] print(ad…

起因 在开发项目过程中,为了方便调试代码,经常会向stdout中输出一些日志,默认的这些日志就直接显示在了终端中.而一般的应用服务器,第三方库,甚至服务器的一些通告也会在终端中显示,这样就搅乱了我们想要的信息. 解决 我们可以通过对有用的信息设置不同颜色来达到醒目的效果,因为我平时都是在linux下开发,而linux终端中的颜色是用转义序列控制的,转义序列是以ESC开头,可以用\033完成相同的工作(ESC的ASCII码用十进制表示就是27,等于用八进制表示的33). 书写格式,和相关说明如下:…

import os import shutil import re #获取指定文件中文件名 def get_filename(filetype): name =[] final_name_list = [] source_dir=os.getcwd()#读取当前路径 for root,dirs,files in os.walk(source_dir): for i in files: if filetype in i: name.append(i.replace(filetype,'')) fi…

tensorflow指定GPU训练 import os os.environ[CUDA_VISIABLE_DEVICES] = '0,1'记住DEVICES是复数 range()返回的是range object,而np.nrange()返回的是numpy.adarray() 两者都是均匀地(evenly)等分区间:range尽可用于迭代,而np.arange作用远不止于此,它是一个序列,可被当做向量使用.range()不支持步长为小数,np.arange()支持步长为小数 两者都可用于迭代 两者…