Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #303 · 27 дек.

Наверняка вы замечали, что в Python есть удобная функция для получения переменной окружения os.getenv(NAME) И её "сестра" для создания или изменения переменных окружения os.putenv(NAME, VALUE) Но почему-то putenv() не работает как должно. Энвайромент не обновляется! os.putenv('MYVAR', '1') print(os.getenv('MYVAR')) ... и ничего 😴 Почему так? На самом деле энвайромент обновляется, но это значение не добавляется в словарь os.environ. Откройте исходник функции os.getenv(). Это просто шорткат для os.environ.get() В то время как putenv() это built-in С-функция. Словарь os.environ (или точней класс из MutableMapping) создаётся из энвайромента в момент инициализации. Функция putenv() самостоятельно его не изменяет. В тоже время, когда вы создаёте или изменяете ключ в os.environ, автоматически вызывается putenv() в методе __setitem__(). То есть, технически putenv() всё делает верно, но в os.environ это не отражается. Можно проверить так: >>> os.putenv('MYVAR', '123') >>> os.system('python -c "import os;print(os.getenv(\'MYVAR\'))"') 123 Я объявил переменную в текущем процессе и вызвал дочерний процесс, который её унаследовал и получил в составе os.environ. Аналогично при удалении переменной вызывается еще одна built-in функция unsetenv(), удаляющая переменную из системы. Итого ▫️ Удобней всего явно обновлять переменные через os.environ ▫️ Есть способ неявно создать/удалить переменную через putenv/unsetenv, что не повлияет на os.environ но изменит энвайромент и передаст изменения сабпроцессам. Но так лучше не делать! ▫️os.environ это просто обертка для built-in функций putenv() и unsetenv(). #basic

Hashtags

#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #image23

当前筛选 #image23清除筛选

Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #381 · 04.09.2023 г., 21:57

Најди слично Погледај

IMAGE'23 и генерация моделей по подсказке Всем привет! Пропал-пропал, был на конференции IMAGE'23. Это такая огромная, на тысяч 6-7 человек, геотехническая конференция в Хьюстоне для специалистов в области геонаук, полезных ископаемых и (уже) декарбонизации. Самые большие секции были посвящены машинному обучению в геонауках. На одной из них я показал наши эксперименты в области Генеративного ИИ (Generative AI), а именно первые наброски того как можно генерировать реалистичные геологические\сейсмические модели с помощью семантически понятного текста. Типа говоришь "йоу, модель, сделай мне низкочастотный сейсмический разрез с двумя сбросовыми разломами в восточной части и добавь немного шума". И на выходе получаешь реалистичный сейсмический разрез удовлетворяющий твоему описанию, или получаешь сразу несколько разных разрезов, ведь генерация стохастическая. Использовали мы немного модифицированную версию знаменитой нейронки Dalle-E2 от Open AI, которую обучили с нуля. Точнее три ее компонента: ✅CLIP - для семантической связи между текстом и изображением(моделью) и преобразования последнего в векторное представление; ✅ Diffusion Prior - для стохастической генерации текстовых векторных представлений в текстовые представления изображения(модели) и ✅ Decoder - для стохастической генерации самих изображений(моделей) из их векторного представления. Последняя нейроночка использует диффузионную модель. Получилось неплохо! На второй картинке пример моделей, которые сгенерировались по соответствующей подсказке. Конечно отправлять в продакшн еще рановато, но идея, кажется, работает не только на кошечках и собачках. #Image23#conference#ML#AI#subsurface

Hashtags

#image23 #conference #ml #ai #subsurface