PyTorch TorchiCode 项目使用教程
torchcodec PyTorch video decoding 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/torchcodec
1. 项目的目录结构及介绍
PyTorch TorchiCode 是一个用于视频解码的 Python 库,它将视频解码为 PyTorch 张量,可在 CPU 和 CUDA GPU 上使用。以下是项目的目录结构及其介绍:
torchcodec/
├── .github/ # GitHub 工作流和配置文件
├── benchmarks/ # 性能测试相关的脚本和结果
├── docs/ # 项目文档
├── examples/ # 使用示例代码
├── packaging/ # 打包和发布相关的文件
├── src/ # 源代码目录
│ └── torchcodec/ # TorchiCode 库的主要代码
├── test/ # 测试代码和测试数据
├── .clang-format # Clang 格式化配置文件
├── .flake8 # Flake8 Python 代码风格指南配置文件
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── .pre-commit-config.yaml # Pre-commit 钩子配置文件
├── CMakeLists.txt # CMake 构建配置文件
├── CODE_OF_CONDUCT.md # 项目行为准则
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
├── LICENSE # 项目许可证
├── MANIFEST.in # 打包时包含的文件列表
├── README.md # 项目介绍和说明
├── mypy.ini # MyPy 静态类型检查配置文件
├── pyproject.toml # Python 项目配置文件
├── setup.py # Python 包设置文件
└── version.txt # 项目版本文件
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 src/torchcodec/__init__.py
,它初始化了 TorchiCode 库,并提供了对外接口。以下是启动文件的主要内容:
# torchcodec/__init__.py
from .video_decoder import VideoDecoder
from .samplers import clips_at_regular_timestamps
__all__ = [
'VideoDecoder',
'clips_at_regular_timestamps',
]
在这个文件中,VideoDecoder
类负责视频解码,clips_at_regular_timestamps
函数用于从视频中选择固定时间间隔的帧。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要包括以下两个:
.pre-commit-config.yaml
:Pre-commit 钩子配置文件,用于在提交代码前自动执行代码格式化和检查。
# .pre-commit-config.yaml
repos:
- repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks
rev: v2.0.0
hooks:
- id: yapf
- id: flake8
pyproject.toml
:Python 项目配置文件,它定义了项目的元数据和依赖。
# pyproject.toml
[build-system]
requires = ["setuptools", "wheel"]
build-backend = "setuptools.build_meta"
[tool.setuptools]
name = "torchcodec"
version = "0.2.0"
packages = ["torchcodec"]
install-requires = [
"torch>=2.6",
"ffmpeg-python",
]
在这个配置文件中,指定了项目的名称、版本、包和依赖。
以上就是 PyTorch TorchiCode 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。使用前,请确保已经安装了必要的依赖,并根据官方文档进行配置。
torchcodec PyTorch video decoding 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/torchcodec
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考