timm documentation

Установка

Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Установка

Перед началом работы вам необходимо настроить окружение и установить соответствующие пакеты. timm требует Python 3.10 или более новую версию.

Виртуальное окружение

Рекомендуется установить timm в виртуальное окружение, чтобы поддерживать порядок и избежать конфликтов зависимостей.

  1. Создайте каталог проекта и перейдите в него:

    mkdir ~/my-project
    cd ~/my-project
  2. Создайте виртуальное окружение в вашей директории:

    python -m venv .env
  3. Активируйте и деактивируйте виртуальное окружение с помощью следующих команд:

    # Activate the virtual environment
    source .env/bin/activate
    
    # Deactivate the virtual environment
    source .env/bin/deactivate

После создания виртуального окружения вы можете установить в него timm.

Использование pip

Самый простой способ установить timm — с помощью pip:

pip install timm

В качестве альтернативы вы можете установить timm напрямую из GitHub, чтобы получить самую последнюю, передовую версию:

pip install git+https://github.com/rwightman/pytorch-image-models.git

Выполните следующую команду, чтобы проверить, что timm установлен корректно:

python -c "from timm import list_models; print(list_models(pretrained=True)[:5])"

Эта команда выводит первые пять предобученных моделей, доступных в timm (они отсортированы по алфавиту). Вы должны увидеть следующий вывод:

['adv_inception_v3', 'bat_resnext26ts', 'beit_base_patch16_224', 'beit_base_patch16_224_in22k', 'beit_base_patch16_384']

Из исходного кода

Сборка timm из исходного кода позволяет вносить изменения в кодовую базу. Чтобы установить из исходников, клонируйте репозиторий и выполните следующие команды:

git clone https://github.com/rwightman/pytorch-image-models.git
cd pytorch-image-models
pip install -e .

Снова вы можете проверить, что timm был корректно установлен, с помощью следующей команды:

python -c "from timm import list_models; print(list_models(pretrained=True)[:5])"
Update on GitHub