在这里,open_clip库的正确安装名称是open-clip。 2. 验证open_clip库是否安装成功 安装完成后,你可以通过以下方式验证open_clip库是否成功安装: 打开Python解释器(在命令行中输入python或python3)。 输入以下代码来尝试导入open_clip库: python import open_clip 如果没有出现任何错误消息,并且Python解释器没有抛出...
import clip import torch from PIL import Image img_pah = '1.png' classes = ['person', 'not_person'] # 加载模型 device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model, preprocess = clip.load('ViT-B/32', device) # 准备输入集 image = Image.open(img_pah) image_input = ...
importwin32clipboard a=""clip= win32clipboard.RegisterClipboardFormat("Preferred DropEffect")#返回的clip 就是我们将要代入GetClipboardData函数的该数据结构的代码ifwin32clipboard.OpenClipboard() ==None:try:#尝试以文件的格式读取剪贴板内容clip_ =win32clipboard.GetClipboardData(win32clipboard.CF_HDROP)ifclip...
将它们全部替换为src\open_clip\中的文件，这意味着您将拥有venv\Lib\site-packages\open_clip\tokenize...
OpenCL 2.0 Khronos Group2013年11月19日宣布了OpenCL通用计算标准的2.0版本特性,其中对共享虚拟内存的支持是一大亮点(此前NVIDIA发布了CUDA 6规范也同样支持共享虚拟内存,但目前仅限Kepler和Maxwell架构的N卡。此外,AMD的GCN架构显卡同样支持。AMD的Kaveri APU支持HSA异构计算和hUMA统一物理寻址,较虚拟共享更加先进。)[...
示例1: open ▲点赞 7▼ # 需要导入模块: import FPNative [as 别名]# 或者: from FPNative importclip_open[as 别名]defopen(self, clipid, mode=FPLibrary.FP_OPEN_ASTREE):""" :param clipid: :param mode: FPLibrary.FP_OPEN_ASTREE (default) or FPLibrary.FP_OPEN_FLAT ...
image_url ="https://github.com/veryfatboy/clip-demo/raw/main/thumbnails/1_what_makes_singlestore_unique.png" response = requests.get(image_url) ifresponse.status_code ==200: display(image(url = image_url)) image_file = pilimage.open(bytesio(response.content)) ...
import torch import clip import PIL # Load the CLIP model device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model, preprocess = clip.load('ViT-B/32', device=device) # Load an image image = PIL.Image.open("../resources/ASTRONAUTS.jpg") ...
rclip.dist rocmPackages.mivisionx (rocmPackages.mivisionx-hip ,rocmPackages_5.mivisionx ,rocmPackages_5.mivisionx-hip) rocmPackages.mivisionx-cpu (rocmPackages_5.mivisionx-cpu) rocmPackages.mivisionx-opencl (rocmPackages_5.mivisionx-opencl) ...
from skimage.filters import laplace im = rgb2gray(imread('../images/me8.jpg')) im1 = np.clip(laplace(im) + im, 0, 1) pylab.figure(figsize=(20,30)) pylab.subplot(211), plot_image(im, 'original image') pylab.subplot(212), plot_image(im1, 'sharpened image') pylab.tight_layout(...