TensorFlow是一个开源的、基于 Python 的机器学习框架,它由 Google 开发,并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用。这里我们用官方推荐的方式进行安装,注意 CPU 和 GPU 版本的区别。 pip install --upgrade tensorflow==1.15 # 仅支持 CPU 的版本 pip install
1. 确认Python版本要求 ModelScope及其相关工具(如FunASR、CLIP模型等)对Python版本有明确的要求: - ModelScope-FunASR的FunClip需要Python 3.7或更高版本。 - DashVector + ModelScope教程中提到需要Python 3.7及以上版本。 - 阿里云百炼平台的SDK支持Python 3.8及以上版本。 从上述要求来看,您的Python 3.11.5版本...
FunASR软件包的Python版本要求是Python 3.8及以上。这款工具包在Python 3.8+, Pytorch 1.11+, Tens...
1.安装Anaconda 2.创建并激活环境 # 创建环境conda create -n modelscope38 python=3.8# 激活环境conda activate modelscope38 3.安装深度学习框架 # 1. 安装dl包,指定torch版本,使用国内清华源下载pip3 install torch==1.11.0 torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 2. 安装 ...
ModelScope Library目前支持tensorflow,pytorch深度学习框架进行模型训练、推理, 在Python 3.7+, Pytorch 1.8+, Tensorflow1.15/Tensorflow2.0+测试可运行。 为了让大家能直接用上ModelScope平台上的所有模型,无需配置环境,ModelScope提供了官方镜像,方便有需要的开发者获取。地址如下: ...
Python版本:3.10 深度学习框架:Pytorch 计算平台:CPU Anaconda 安装 Anaconda 是一个开源的Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本,包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。 Anaconda 就是可以便捷获取包且对包能够进行管理,包括了python和很多常见的软件库和一个包管理器conda。常见的科学计算类的库都包含在里...
python manage.py runserver 8080 4、同步更改数据库表或字段 python manage.py syncdb 注意:Django 1.7.1 及以上的版本需要用以下命令 python manage.py makemigrations python manage.py migrate 1. 2. 3. 这种方法可以创建表,当你在models.py中新增了类时,运行它就可以自动在数据库中创建表了,不用手动创建。
1. Python 虚拟环境添加 conda create -n modelscope python=3.7 && conda activate modelscope 2. 安装 ModelScope,使用了国内镜像源 pip install modelscope --upgrade 3. 安装 OpenCV pip install opencv-python 4. 安装 FFmpeg 因为单是图片用不上,所以安装方法放在下面视频换脸里 ...
安装完成后,请验证 Anaconda 和 Python 版本。 1.2 测试安装结果 通过“开始”、“Anaconda3”、Anaconda PowerShell 提示符打开 Anaconda 管理器,并测试你的版本: 可通过运行以下命令来检查你的 Python 版本:python –-version 可通过运行以下命令来检查你的 Anaconda 版本:conda –-version ...
2、在modelscope的环境中,由于pyhton是3.7的版本。请按照以下步骤修改文件 /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/chromadb/api/types.py 将第一行修改为以下两行: from typing import Optional, Union, Dict, Sequence, TypeVar, List from typing_extensions import Literal, TypedDict, Protocol ...