So verwenden Sie Pytorch für die Bildverarbeitung auf CentOS
Apr 14, 2025 pm 02:30 PMNutzen Sie effizient Pytorch für die Bildverarbeitung im CentOS -System. Befolgen Sie einfach die folgenden Schritte:
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Bereiten Sie die Python -Umgebung vor: Stellen Sie sicher, dass Ihr CentOS -System Python 3 und PIP -Paket -Manager installiert hat. Wenn nicht installiert, führen Sie den folgenden Befehl aus:
sudo yum install Python3 python3-pip
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Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung (empfohlen): Es wird empfohlen, eine virtuelle Umgebung zu verwenden, um Projektabh?ngigkeiten zu isolieren und Konflikte zu vermeiden. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um eine virtuelle Umgebung namens
pytorch_env
zu erstellen, und aktivieren Sie:python3 -m venv pytorch_env Quelle pytorch_env/bin/aktivieren
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Installieren Sie PyTorch: Besuchen Sie die offizielle Pytorch -Website ( http://www.miracleart.cn/link/A8E0614F304631BADB289376E7354D33 ) und w?hlen Sie den entsprechenden Installationsbefehl basierend auf Ihrer Cuda -Version (falls es ein GPU gibt). Für CPU -Versionen tun Sie normalerweise nur:
PIP Installieren Sie Torch Torchvision Torchaudio
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Installieren Sie die Bildverarbeitungsbibliothek: Verwenden Sie PIP, um die erforderlichen Bildverarbeitungsbibliotheken wie Kissen und OpenCV zu installieren:
PIP Installieren Sie Kissen opencv-python
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Schreiben von Bildverarbeitungscode: Erstellen Sie ein Python -Skript und schreiben Sie Ihre Bildverarbeitungslogik mit Pytorch und installierten Bibliotheken. Hier ist ein Beispiel, das zeigt, wie Sie Bilder laden, vorverarbeiten und Pytorch -Modelle für Inferenz verwenden (Sie müssen
path_to_image.jpg
und Modellabschnitt ersetzen):vom PIL -Importbild Taschenlampe importieren Tarchvision.transforms als Transformationen importieren # Image Image = Image.open ('path_to_image.jpg') laden. # Precess = transforms.Componpose ([ transforms.Resize (256), Transforms.Centercrop (224), transforms.totensor (), transforms.normalisieren (Mittelwert = [0,485, 0,456, 0,406], STD = [0,229, 0,224, 0,225]),) ])) input_tensor = preprocess (Bild) input_batch = input_tensor.unsqueeze (0) # Pytorch -Modell -Argumentation (Ersatz erforderlich) # model = ... # Laden Sie Ihr vorgezogenes Modell # model.eval () # mit fackel.no_grad (): # output = Modell (input_batch) # Verarbeiten Sie die Ausgabe ...
Führen Sie den Code aus: Führen Sie Ihre Python -Skripte in einem Terminal- oder Jupyter -Notebook aus.
Bitte beachten Sie: In dieser Anleitung wird davon ausgegangen, dass Sie über die Python -Programmierung und die einfache Linux -Befehlszeile verfügen. Abh?ngig von Ihren spezifischen Anforderungen k?nnen andere Bibliotheken oder Tools erforderlich sein. Wenn Sie eine GPU haben, stellen Sie sicher, dass Cuda und Cudnn richtig installiert sind.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie Pytorch für die Bildverarbeitung auf CentOS. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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