Вы можете следовать этой документации о том, как загружать фотографии с помощью curl
.
Для создания фотографии требуются три отдельных вызова. Первый вызов возвращает URL-адрес загрузки, который используется во втором вызове для загрузки байтов фотографий. После загрузки фотобайта третий звонок загружает метаданные фотографии и возвращает идентификатор фотографии.
blockquote>
- Запросить URL-адрес загрузки
$ curl --request POST \ --url 'https://streetviewpublish.googleapis.com/v1/photo:startUpload?key=YOUR_API_KEY' \ --header 'Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN' \ --header 'Content-Length: 0'
- Загрузите фотобайты в URL-адрес загрузки
$ curl --request POST \ --url 'UPLOAD_URL' \ --upload-file 'PATH_TO_FILE' \ --header 'Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'
- Загрузите метаданные фотографии
$ curl --request POST \ --url 'https://streetviewpublish.googleapis.com/v1/photo?key=YOUR_API_KEY' \ --header 'Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "uploadReference": { "uploadUrl": "UPLOAD_URL" }, "pose": { "heading": 105.0, "latLngPair": { "latitude": 46.7512623, "longitude": -121.9376983 } }, "captureTime": { "seconds": 1483202694 }, }'
Также есть клиентские библиотеки которые вы можете использовать, чтобы избежать необходимости вручную настраивать HTTP-запросы и анализировать ответы.
Существует опция для возможности вычислений после ./configure
(см. Пример сеанса конфигурации из https://www.tensorflow.org/install/source?hl=en#configure_the_build ): [113 ]
Пожалуйста, укажите список возможностей Cuda Compute, которые вы хотите создать. Вы можете найти вычислительные возможности вашего устройства по адресу: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus . Обратите внимание, что каждая дополнительная вычислительная возможность значительно увеличивает время сборки и размер двоичного файла. [По умолчанию: 3.5,7.0] 6.1
blockquote>