U2Net python运行环境
配置环境大致流程:
- 下载Anaconda3,创建一个虚拟环境python3.6。
- 然后打开Pycharm ,设置 setting --->python interpreter选择配置好的虚拟环境,点击右边 “ + ” 下载依赖。
- 运行u2net_test.py , 运行成功表示配置完成。
步骤一:
一定要先配好清华镜像,下载速率才快。
创建虚拟环境命令
conda create -n your_env_name python=3.6
添加清华源
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
查看源命令
conda config --show-sources
步骤二:
详细步骤:
点击settings
选择好虚拟环境
下载第三方包
其他问题:
- 有可能会遇到第三方包 Pycharm 搜索不到的情况,需要用pip 命令下载。 此时记得加 清华源 url 下载.
pip install vedo -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple // 安装 vedo 库
- 还有部分第三方包 可能网址下载速率会比较快,下载whl后,使用命令 pip install 路径+whl文件名 进行
pip install C:\demo\vedo.whl // 安装 vedo 库
网络模型工程化专题( VC++ 2017 ) 文章被收录于专栏
以部署 U2Net 和 U2Net_portrait 两个模型为例子,实现模型离线部署和调用。