pip install onnxruntime-gpu==x.x.x # GPU版本,替换x.x.x为具体版本号 此插件为后续文件转换时需要 第四步:安装完相应的库文件后,输入下面代码,打开X-Anylabeling应用 虚拟环境下,进入到源码下载存放的文件夹,输入python anylabeling/app.py代码打开软件 进入源码文件夹运行app.py文件 软件打
X-AnyLabeling 是一款全面的标注工具,支持在不同硬件环境下进行标注。除了常规的 CPU 推理外,还引入了 GPU 的推理支持,充分利用显卡强大性能,提升标注速度,同时为用户在处理大规模数据时提供更灵活的选择。 此外,该工具具备多平台兼容性,能够在 Windows、Linux 和MacOS 等不同操作系统环境下无缝运行,确保用户在各种...
第一个关于CV提示的报错,通过在配置文件里面指定模型输入大小解决, 第二个关于onnxruntime -GPU (ORT1.18.1版本),自动安装后加载模型提示DLL初始化失败,平台win11 python3.11 3.12 CUDA12.X 按照官方文档手动下载本地安装包进行安装后解决问题(ORT1.18.1默认适配CUDA118),#通过pip install onnxruntime-gpu==1.18...
d)进入步骤a)中创建的文件夹中,cd C:\Users\Administrator\X-AnyLabeling e)从官网在该文件夹下git clone代码,git clonehttps://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling.git f)找到文件夹下的子文件./anylabeling/app_info.py文件,将__preferred_device__ = "CPU" 改为 GPU g)安装依赖文件requirements,命令是...
X-AnyLabeling是一款全面的标注工具,支持在不同硬件环境下进行标注。除了常规的CPU推理外,还引入了GPU的推理支持,充分利用显卡强大性能,提升标注速度,同时为用户在处理大规模数据时提供更灵活的选择。 此外,该工具具备多平台兼容性,能够在Windows、Linux和MacOS等不同操作系统环境下无缝运行,确保用户在各种工作环境中轻松...
exe = EXE( pyz, a.scripts, a.binaries, a.zipfiles, a.datas, name='X-Anylabeling-Linux-GPU', debug=False, strip=False, upx=False, runtime_tmpdir=None, console=False, icon='anylabeling/resources/images/icon.icns', ) app = BUNDLE( exe, name='X-AnyLabeling....
X-AnyLabeling / requirements-gpu.txt requirements-gpu.txt271 Bytes 一键复制编辑原始数据按行查看历史 cvhub提交于7个月前.Bump version to v2.4.2 12345678910111213141516171819 opencv-contrib-python-headless>=4.7.0.72 PyQt5==5.15.7 imgviz==1.5.0 ...
51CTO博客已为您找到关于xlabeling 使用gpu的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及xlabeling 使用gpu问答内容。更多xlabeling 使用gpu相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
Effortless data labeling with AI support from Segment Anything and other awesome models. - X-AnyLabeling/requirements-gpu.txt at main · CVHub520/X-AnyLabeling
anylabeling-linux-gpu.spec anylabeling-win-cpu.spec anylabeling-win-gpu.spec docs Q&A.md 6 files changed +101 -28lines changed Diff for: anylabeling-linux-cpu.spec +22-5 Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -2,16 +2,33 @@ 2 2 # vim: ft=python 3 ...