(1)推荐使用anaconda配置开发环境(anaconda的安装配置不在本教程中讲解): 创建conda环境:conda create -n fastdeploy-env python=3.8 -y 激活conda环境:conda activate fastdeploy-env (2)安装FastDeploy的python库: pip install fastdeploy-gpu
根据你的Python环境和需求,你可能需要选择合适的 fastdeploy 安装包。例如,如果你需要在GPU环境下使用 fastdeploy,你应该安装带有GPU支持的版本: bash pip install fastdeploy-gpu-python 指定安装源: 如果默认的安装源下载速度较慢或不稳定,你可以通过指定安装源来加速安装过程。例如,可以使用PaddlePaddle官方提供的安...
安装FastDeploy部署包,下载部署示例(可选,也可3行API实现部署代码) pip install fastdeploy-gpu-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git cd examples/vision/detection/yolov7/python/ 准备模型文件和测试图片 wget https://bj...
fastdeploy GPU源码编译安装:https:///PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/ fastdeploy CPU源码编译安装:https:///PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/ fastdeploy python快速开始实例:https:///PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/README_CN.md#fastdeploy...
>> 安装FastDeploy 部署包,下载部署示例(可选,也可3行 API 实现部署代码) pip install fastdeploy-gpu-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.htmlgit clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.gitcd examples/vision/detection/yolov7/python/ >> 准备模型文件和测试图片 wget ...
安装FastDeploy部署包,下载部署示例(可选,也可以三行API实现部署代码) pip install fastdeploy-gpu-python-f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git cd examples/vision/detection/yolov7/python/ ...
# 进入FastDeploy/tools/auto_compression目录下,安装一键模型自动化压缩工具 !cd FastDeploy/tools/auto_compression/ && python setup.py install running install running bdist_egg running egg_info writing fastdeploy_auto_compression.egg-info/PKG-INFO writing dependency_links to fastdeploy_auto_compression.eg...
新建一个目录 fastDeploy-yolo5，本文所用环境是，wind10 conda 虚拟环境 python3.9 本电脑没有 gpu ，就只能安装 cpu 版本。切换到 fastDeploy-yolo5 目录，激活环境，输入以下安装命令：pip install numpy opencv-python fastdeploy-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html yolov5模型...
1、安装FastDeploy环境 FastDeploy提供各平台预编译库,供开发者直接下载安装使用,不过对cpu和GPU平台,最快捷的方法是直接使用pip install进行安装。最终“应用部署”AIStudio提供的是cpu环境,不过调试的时候为了加快速度,可以使用gou版本, In [ ] !pip install fastdeploy-gpu-python -f https://www.paddlepaddle.org...
python >= 3.6 Windows 10(x64) 注意:CUDA、cuDNN、python环境的安装不属于部署教程范围,在这里不再介绍。(深度学习方向的读者应该必备的技能) 下载FastDeploy的release版本,下载地址(1.0.2版本):https://bj.bcebos.com/fastdeploy/release/cpp/fastdeploy-win-x64-gpu-1.0.2.zip ...