os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 是Python中的代码，它用于设置环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 的取值为 "0"。
在深度学习和GPU加速的环境中，CUDA_VISIBLE_DEVICES 是NVIDIA的CUDA工具包中的一个环境变量。它用来指定哪些GPU设备可以被程序所使用。设定为 "0" 表示程序将只会使用编号为0的GPU设备。这对于多GPU系统或者想要限制程序使用的GPU设备来说非常有用。
在这个代码中，通过将 CUDA_VISIBLE_DEVICES 设置为 "0"，程序将只会使用第一个GPU来运行CUDA相关的任务。
介绍库：
1. os：
- `os` 模块是Python中用于与操作系统交互的库。它提供了许多函数来管理文件和目录，比如创建、删除或重命名目录，处理文件路径，访问环境变量，以及执行系统命令。`os.environ` 是一个类似字典的对象，其中包含环境变量。
2. numpy：
- `numpy` 是Python中用于科学计算的基础包。它提供对数组、矩阵和数学函数的支持，以便高效进行数值运算。由于其强大的N维数组对象和处理这些数组的工具，因此它被广泛用于数据分析、机器学习和科学计算。
3. tensorflow：
- TensorFlow 是由Google开发的开源机器学习框架。它旨在构建和训练机器学习模型，特别是深度学习模型。TensorFlow提供了全面的工具、库和社区资源，用于构建各种机器学习模型，包括神经网络。
4. time：
- `time` 模块提供了各种与时间相关的函数。它允许您处理时间，包括测量时间间隔，获取当前时间，格式化和操作日期和时间，以及暂停或延迟执行一段指定时间。
5. tflearn.layers.conv：
- `tflearn` 库提供了一个高级API，用于简化在TensorFlow中构建和训练神经网络模型。在`tflearn`中，`tflearn.layers.conv` 模块包括用于创建卷积层的函数，这些卷积层通常用于卷积神经网络（CNNs）。例如，`conv_2d` 创建一个二维卷积层。
6. tensorflow.contrib.layers.conv2d_transpose：
- `tf.contrib.layers` 模块包含了TensorFlow中仍受支持但可能不属于核心TensorFlow API的其他功能和工具。`conv2d_transpose` 是该模块中的一个函数，用于在神经网络中创建转置卷积（反卷积）层。这些层通常用于自动编码器等架构或卷积神经网络的解码器部分。
def conv2d(x, W, s=[1,1,1,1], padding='SAME'): if (padding.upper() == 'VALID'): return (tf.nn.conv2d(x,W,strides=s,padding='VALID')) # SAME return (tf.nn.conv2d(x,W,strides=s,padding='SAME'))
定义了一个名为 `conv2d` 的函数，用于执行二维卷积操作。
参数解释：
- `x` 是输入的特征图或图像数据。
- `W` 是卷积核（过滤器）。
- `s` 是步幅（stride），默认为`[1, 1, 1, 1]`，表示在四个维度上的步幅。
- `padding` 是填充方式，`'VALID'` 表示不填充，`'SAME'` 表示使用零填充。
函数内部根据提供的填充参数来执行卷积操作。如果填充设置为 `'VALID'`，则使用 `tf.nn.conv2d` 执行卷积操作，不进行填充，返回结果。如果填充设置为 `'SAME'` 或其他情况，则使用 `tf.nn.conv2d` 执行卷积操作，使用零填充，并返回结果。
这段代码的主要作用是根据用户指定的填充方式，使用 TensorFlow 中的 `tf.nn.conv2d` 函数进行二维卷积操作。
标签：填充,卷积,stressnet,CUDA,tf,GPU,conv2d From： https://www.cnblogs.com/arwen-xu/p/17809788.html