Bagaimana untuk memanggil kod stgcn sedia ada

DDD
Lepaskan: 2024-08-15 13:50:18
asal
743 orang telah melayarinya

Cara memanggil kod stgcn yang masih ada

Untuk memanggil kod stgcn yang masih ada, anda boleh mengikuti langkah-langkah ini:

  1. Klon repositori stgcn dari GitHub.
  2. Install terminal yang diperlukan dengan menjalankan perintah berikut :

    <code>pip install -r requirements.txt</code>
    Salin selepas log masuk
  3. Import modul stgcn ke dalam skrip Python anda.
  4. Buat contoh model STGCN.
  5. Muatkan pemberat pra-latihan ke dalam model.
  6. Panggil kaedah predict() model anda untuk membuat ramalan pada kaedah ramalan() anda data.

Bagaimana untuk mengintegrasikan kod stgcn ke dalam projek anda sendiri?

Untuk menyepadukan kod stgcn ke dalam projek anda sendiri, anda boleh mengikuti langkah berikut:

  1. Klon repositori stgcn baharu daripada Gitub
  2. CreHub skrip dalam direktori projek anda.
  3. Import modul stgcn ke dalam skrip anda.
  4. Buat contoh model STGCN.
  5. Muatkan pemberat yang telah dilatih ke dalam model.
  6. Panggil kaedah predict() model untuk membuat ramalan pada data anda.

Bolehkah saya menggunakan kod stgcn dalam bahasa pengaturcaraan yang berbeza?

Kod stgcn kini tersedia dalam Python. Tiada rancangan rasmi untuk memindahkan kod ke bahasa pengaturcaraan lain, tetapi anda boleh melakukannya jika anda mempunyai kepakaran yang diperlukan.

Di manakah saya boleh mendapatkan dokumentasi atau tutorial tentang menggunakan kod stgcn?

Anda boleh mendapatkan dokumentasi dan tutorial menggunakan kod stgcn di tapak web berikut:

    [repositori GitHub STGCN](https://github.com/yysijie/STGCN)
  • [dokumentasi PyTorch](https://pytorch.org/)
  • [Dokumentasi TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk memanggil kod stgcn sedia ada. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!