# 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...
第一个是pytorch, 输入 pip install torch 即可安装。如果安装比较慢,在后面设置一个镜像,可以加速,例如此处我使用的清华的加速器:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 4、然后安装flask: pip install flask 5、接着需要安装 gevent: pip install gevent 6、接着是 transformers 7、安装transformers时候,有...
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...
嵌入(Embedding)概述 一句话描述这个功能:OpenAI的文本嵌入可以度量两个文本字符串有多么相似。 嵌入,一般常用于搜索查询中寻找最相关的结果,把文本内容根据相似度分组,推荐相似的内容,寻找差异最大的文本,分析文本之间彼此差异多大,对文本打标签等任务。 从实践的角度看,嵌入,是把真实世界的对象和关系表达为向量的方法...
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...
这里的神经元活动数据(data_embedding),是一个21594×482的矩阵。 这个矩阵代表同时记录到的482个神经元,在2159秒中的Spike数量,以10Hz进行记录。 这里为了简化流程,导入的数据是已经经过Smooth以及Z score的。 2、Umap数据降维 data_embedding=data_result['data_embedding']target=data_result['target']# n_compo...
reducer=umap.UMAP(n_components=2)embedding=reducer.fit_transform(X)# 可视化降维结果 plt.figure(figsize=(8,6))plt.scatter(embedding[:,0],embedding[:,1],c=y,cmap='viridis')plt.title('UMAP Projection of Moon Data')plt.show() 通过上面的代码,我们可以将手写数字数据集降维到二维空间,并用散点...
下面举一个小例子演示如何使用 Towhee：用 CLIP 做图片 embedding 特征提取。从定义流水线到生成 Docker 镜像，再到启动服务并调用执行，一共不到 30 行代码。首先，用 Python 定义一个“流水线”：流水线接受图片作为输入，输出图片对应的 embedding 向量。这个流水线包含两个算子 image_decode.cv2_rgb 和 image_...
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。