(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-python -f paddlepaddle.org.cn/whl 注意:这条命令会下载fastdeploy及...
安装FastDeploy Python SDK bash cd FastDeploy/python python setup.py build python setup.py bdist_wheel pip install dist/fastdeploy_python-0.0.0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl 编写推理代码 以下是一个简单的示例代码,用于加载RKNN模型并进行推理: python import fastdeploy as fd import cv2 # 加载RKNN...
>> 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...
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模型导出 yolov5 模型训练已经在前面的文章中讲解了，此处不在重复说明。本文以上篇训练的...
关于FastDeploy,部署环境中可以直接使用CPU进行模型推理,安装命令如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install fastdeploy-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html 更多支持模型和安装(如GPU版本)请参考 https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy 训练分割模型 首...
1、安装FastDeploy等环境 需要安装rknn-Toolkit2和FastDeploy工具,用于模型转换等。创建一个虚拟环境: # 使用conda创建一个名为FastDeploy的环境,并指定python版本 conda create -n FastDeploy python=3.8 # 进入环境 conda activate FastDeploy 然后安装fastdeploy等工具: # 直接用预编译库安装,也可以FastDeploy编译...
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-fhttps://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html yolov5模型导出 yolov5模型训练已经在前面的文章中讲解了,此处不在重复说明。本文以上篇训练的模型为测试模型。
FastDeploy 预编编译Python Wheel包 FastDeploy提供了在Windows/Linux/Mac上的预先编译Python Wheel包,开发者可以直接下载后安装,也可以自行编译代码。 使用如下命令即可在Linux的Pythotn 3.8环境安装支持CPU部署的FastDeploy python -m pip install fastdeploy_python-0.2.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl ...