Image Credit:https://github.com/openai/CLIP Usage pip install open_clip_torch importtorchfromPILimportImageimportopen_clipmodel,_,preprocess=open_clip.create_model_and_transforms('ViT-B-32',pretrained='laion2b_s
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1. 在命令行界面中运行以下命令,手动克隆 open_clip 仓库 git clone https://github.com/mlfoundations/open_clip.git 2. 进入克隆下来的 open_clip 目录,运行以下命令安装 open_clip 库(字母e后的点是精髓,别漏咯) cd open_clip pip install-e ....
Image Credit:https://github.com/openai/CLIP Usage pip install open_clip_torch importtorchfromPILimportImageimportopen_clip model, _, preprocess = open_clip.create_model_and_transforms('ViT-B-32-quickgelu', pretrained='laion400m_e32') tokenizer = open_clip.get_tokenizer('ViT-B-32-quickgelu...
git clone https://github.com/mlfoundations/open_clip.git 这条命令会从GitHub上克隆open_clip的源代码仓库到本地。 进入open_clip目录: bash cd open_clip 这条命令会切换到刚才克隆下来的open_clip目录。 安装open_clip库: bash pip install -e . 这条命令会在当前环境中安装open_clip库,并且使用-e...
我们只需要替换github这个链接为我们能正常访问的网站即可.比如: Gitee的: https://gitee.com/ufhy/open_clip 或者其他github镜像源的也行,只要你能访问. 替换后为: ``` "E:\AI_art\SD_WebUI\venv\Scripts\python.exe" -m pip install git+https://gitee.com/ufhy/open_clip.git@bb6e834e9c70d9c27...
https://github.com/mlfoundations/open_clip.git@bb6e834e9c70d9c27d0dc3ecedeebeaeb1ffad6b") 改成 openclip_package= os.environ.get('OPENCLIP_PACKAGE',"git+ https://gitee.com/ufhy/open_clip.git") 然后你再去运行一下试试看。
Open Clip的Git仓库位于GitHub上,地址为https://github.com/openclip/openclip。在下载源码之前,请确保您的计算机已经安装了Git。通过Git命令行或图形化界面,您可以轻松地克隆Open Clip的源码,并开始您的探索之旅。 三、argparse模块的使用 在Open Clip的开发过程中,argparse模块扮演了重要的角色。argparse是Python...
git clone https://github.com/mlfoundations/open_clip.git cd open_clip git reset --hard 37b2c6b321ee697df4c709ca95d6dc849fc7d214 37b2c6b321ee697df4c709ca95d6dc849fc7d214是commit号。 复制Open-clip源码包到容器/home/ma-user目录下。 docker cp open_clip open-clip:/home/ma-user/ 修改文件...
CC12M -https://github.com/google-research-datasets/conceptual-12m ResNet-50(36.45%) As part ofDataComp, we trained models on CommonPool using various data filtering strategies. The best performing models are specified below for the xlarge scale, see our paperDataComp: In seearch of the next...