开源项目安装与配置指南：OpenVINO™ Training Extensions

开源项目安装与配置指南：OpenVINO™ Training Extensions

training_extensions Train, Evaluate, Optimize, Deploy Computer Vision Models via OpenVINO™ 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tra/training_extensions

1. 项目基础介绍

OpenVINO™ Training Extensions 是一个面向计算机视觉的低代码迁移学习框架。它提供了简单易用的API和CLI命令，使得用户即使在对深度学习领域的了解不深的情况下，也能轻松快速地训练、推断、优化和部署模型。该框架支持多种模型架构、学习方法和任务类型，基于PyTorch和OpenVINO™工具包构建。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• OpenVINO™ Toolkit：用于优化和部署深度学习模型的开源工具包。
• PyTorch：流行的深度学习框架，用于构建和训练神经网络。
• ** Datumaro**：数据前端，支持多种常见学术领域数据集格式。
• Auto-configuration：自动配置功能，分析数据集并选择合适的模型和超参数。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

• 确保您的计算机上安装有Python（建议版本3.10）。
• 安装Git以便克隆仓库。
• 推荐使用虚拟环境来避免与其他项目产生依赖冲突。

安装步骤

步骤1：创建虚拟环境（推荐）

您可以选择使用conda或您喜欢的任何虚拟环境工具。以下为使用conda的示例：

conda create -n otx_env python=3.10
conda activate otx_env

步骤2：克隆仓库

使用Git克隆OpenVINO™ Training Extensions的仓库：

git clone https://github.com/open-edge-platform/training_extensions.git
cd training_extensions

步骤3：安装依赖

在克隆的仓库目录中，使用pip安装项目依赖：

pip install -e .[base]

以上步骤完成后，您就已经成功安装了OpenVINO™ Training Extensions框架，并可以开始进行相关的开发工作了。如果您需要进行更详细的定制化配置或使用CLI进行训练，请参考项目的官方文档以获取更多信息。

training_extensions Train, Evaluate, Optimize, Deploy Computer Vision Models via OpenVINO™ 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tra/training_extensions