Сборка TensorFlow для конкретной архитектуры GPU

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>
  1. 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'
    
  2. Загрузите фотобайты в URL-адрес загрузки
    $ curl --request POST \
    --url 'UPLOAD_URL' \
    --upload-file 'PATH_TO_FILE' \
    --header 'Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'
    
  3. 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.

0
задан mahmood 19 January 2019 в 20:49
поделиться

1 ответ

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

0
ответ дан LI Xuhong 19 January 2019 в 20:49
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: