importnumpyasnpimportPIL.Imageimportscipy.miscimporttensorflowastf 忽略无关的警告 代码语言:javascript 复制 importos os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' 定义网络模型 代码语言:javascript 复制 # 导入inception模型 # tensorflow提供了以“.pb”为扩展名的文件,可以事先将模型导入到pb文件中,在需要的时...
首先创建TensorFlow虚拟环境,在上文中,预下载的TensorFlow为2.7,Python选择为3.7,把虚拟环境命名为py37_tf27,创建命令为: conda create --name py37_tf27 之后激活虚拟环境py37_tf27,此举是为了切换到该虚拟环境: conda activate py37_tf27 切换完成之后,命令行前面的字样变为(py37_tf27),即已切换到py37_tf...
Supports oLLaMa, Mixtral, llama.cpp, and more. Demo: https://gpt.h2o.ai/ https://gpt-docs.h2o.ai/ 🔗 h2o.ai skyvern-ai/skyvern ⭐ 10,948 Skyvern automates browser-based workflows using LLMs and computer vision. It provides a simple API endpoint to fully automate manual workflows...
os.environ['TEMP']:临时目录路径。 os.environ[PATHEXT']:可执行文件。os.environ['SYSTEMROOT']:系统主目录。 os.environ['LOGONSERVER']:机器名。 os.environ['PROMPT']:设置提示符。 3.2、Linux os.environ['USER']:当前使用用户。 os.environ['LC_COLLATE']:路径扩展的结果排序时的字母顺序。 os.envi...
importlogging# ...# Acquire the logger for a library (azure.mgmt.resource in this example)logger = logging.getLogger('azure.mgmt.resource')# Set the desired logging levellogger.setLevel(logging.DEBUG) 此示例获取azure.mgmt.resource库的记录器,然后将日志记录级别设置为logging.DEBUG。
os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF']='max_split_size_mb:128' 1. 2. 3. 这将确保在当前 Python 进程中PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF变量被设置。 示例代码 下面是一个使用 PyTorch 的示例代码,再加上设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的部分。假设我们需要加载一个大型模型并在 GPU 上进行推理。
直接使用RPPREFIX库# 说明 教程1# 导入必要的模块importctREFPROP.ctREFPROPasctimportos# 加载64位的refprop dll文件r=ct.REFPROPFunctionLibrary(os.environ['RPPREFIX'],'dll')r.SETPATHdll(os.environ['RPPREFIX'])# 打印REFPROP的版本definit_REFPROP():returnct.REFPROPFunctionLibrary(os.environ['RPPREFIX'...
Share interesting, entry-level open source projects on GitHub. 55978 19168 336 13 hours ago keras/7 Deep Learning for humans 55604 13486 6 a month ago awesome-machine-learning/8 A curated list of awesome Machine Learning frameworks, libraries and software. 54509 19300 1845 an hour ago core/9...
print(grad) # => tf.Tensor([[ 2.]], shape=(1, 1), dtype=float32) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 训练模型 下面的示例创建了一个多层模型,用于对标准MNIST手写数字进行分类。 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '/gpu:0' # Fetch and format the mnist data ...
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "2" import tensorflow as tf log_level = os.environ.get(ENV_LOG_LEVEL_LIBRARIES, DEFAULT_LOG_LEVEL_LIBRARIES) if log_level == "DEBUG": tf_log_level = tf.compat.v1.logging.DEBUG elif log_level == "INFO": tf_log_level = tf.compat.v1.loggi...