# cd 到 python.exe 所在目录, 或者使用绝对路径# 如果需要写入到系统环境变量, 一定要使用绝对路径$Env:PYTHONPATH=".\packages;.\Lib\site-packages" 大多数的时候单项目修改 python*._pth 文件即可。 不使用 python*._pth 是为了解决工作目录的问题,也就是你在外部调用 python 时会出现找不到模块的问题。
使用方法很简单,直接 -i 加 url 即可!如下: pip install tensorflow -i https:///simple # pip install tensorflow -i http:///simple --trusted-host # 配置清华PyPI镜像(如无法运行,将pip版本升级到>=10.0.0) pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 上面命令会...
C:\Users目录下创建文件夹pip 文件夹下创建pip.txt pip.txt内容 写入内容之后改为 pip.ini 文件 [global] index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple 1. 2. 设置之后的速度,简直飞起
# import the function to get the embedding from openai.embeddings_utils import get_embedding # get the embedding for each word in the dataframe df['embedding'] = df['text'].apply(lambda x: get_embedding(x, engine='text-embedding-ada-002')) 现在我们的dataframe有两个轴,其一是text,其二是e...
vectorstore = Weaviate.from_documents( client = client, documents = chunks, embedding = OpenAIEmbeddings(), by_text = False)步骤 1：检索 填充完向量数据库之后，我们可以将其定义成一个检索器组件，其可根据用户查询和嵌入块之间的语义相似性获取附加上下文。retriever = vectorstore.as_retriever()步骤 2...
!pip install sentence-transformers from sentence_transformers import SentenceTransformer sbert_model = SentenceTransformer('bert-base-nli-mean-tokens') Step 2: 对句子进行编码并显示句子向量: sentence_embeddings = model.encode(sentences) #print('Sample BERT embedding vector - length', len(sentence_embedd...
self.embedding = nn.Embedding(n_vocab, n_embed) self.lstm = nn.LSTM( n_embed, n_hidden, n_layers, batch_first = True, dropout = drop_p ) self.dropout = nn.Dropout(drop_p) self.fc = nn.Linear(n_hidden, n_output) self.sigmoid = nn.Sigmoid() 接下来,我们需要在模型类中定义正向...
pip show openai 命令, 查看安装的 openai 软件包版本 ; 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 C:\Users\octop>pip show openaiName:openaiVersion:1.35.3Summary:The official Python libraryforthe openaiAPIHome-page:NoneAuthor:None Author-email:OpenAI<support@openai.com>License:NoneLocation:...
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embed_size, input_length=max_sequence_length)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) ...
前主流的Tracking By Detecting方式的多目标追踪(Multi-Object Tracking, MOT)算法主要由两部分组成:Detection+Embedding。Detection部分即针对视频,检测出每一帧中的潜在目标。Embedding部分则将检出的目标分配和更新到已有的对应轨迹上(即ReID重识别任务)。根据这两部分实现的不同,又可以划分为SDE系列和JDE系列算法。