3rd party's function introduction
-
-
- [1. onnx](#1. onnx)
- [2. onnxruntime](#2. onnxruntime)
- [3. invisible-watermark](#3. invisible-watermark)
- [4. GitPython==3.1.30](#4. GitPython==3.1.30)
- [5. Pillow==9.5.0](#5. Pillow==9.5.0)
- [6. accelerate==0.18.0](#6. accelerate==0.18.0)
- [7. blendmodes==2022](#7. blendmodes==2022)
- [8. clean-fid==0.1.35](#8. clean-fid==0.1.35)
- [9. einops==0.4.1](#9. einops==0.4.1)
- [10. fastapi==0.94.0](#10. fastapi==0.94.0)
- [11. gradio==3.32.0](#11. gradio==3.32.0)
- [12. httpcore==0.15](#12. httpcore==0.15)
- [13. inflection==0.5.1](#13. inflection==0.5.1)
- [14. jsonmerge==1.8.0](#14. jsonmerge==1.8.0)
- [15. kornia==0.6.7](#15. kornia==0.6.7)
- [16. lark==1.1.2](#16. lark==1.1.2)
- [17. numpy==1.23.5](#17. numpy==1.23.5)
- [18. omegaconf==2.2.3](#18. omegaconf==2.2.3)
- [19. open-clip-torch==2.20.0](#19. open-clip-torch==2.20.0)
- [20. piexif==1.1.3](#20. piexif==1.1.3)
- [21. psutil==5.9.5](#21. psutil==5.9.5)
- [22. pytorch_lightning==1.9.4](#22. pytorch_lightning==1.9.4)
- [23. resize-right==0.0.2](#23. resize-right==0.0.2)
- [24. safetensors==0.3.1](#24. safetensors==0.3.1)
- [25. scikit-image==0.20.0](#25. scikit-image==0.20.0)
- [26. timm==0.6.7](#26. timm==0.6.7)
- [27. tomesd==0.1.2](#27. tomesd==0.1.2)
- [28. torch](#28. torch)
- [29. torchdiffeq==0.2.3](#29. torchdiffeq==0.2.3)
- [30. torchsde==0.2.5](#30. torchsde==0.2.5)
- [31. transformers==4.25.1](#31. transformers==4.25.1)
- [32. diffusers==0.18.2](#32. diffusers==0.18.2)
- [33. controlnet_aux==0.0.6](#33. controlnet_aux==0.0.6)
- [34. modelscope==1.9.1](#34. modelscope==1.9.1)
- [35. tensorflow-cpu==2.13.0](#35. tensorflow-cpu==2.13.0)
-
以下是列出的第三方库的功能简介：
1. onnx
ONNX（Open Neural Network Exchange）：一个开放的神经网络交换格式，旨在促进不同深度学习框架之间的互操作性。ONNX使得模型在不同的框架之间转换变得更加容易。
2. onnxruntime
ONNX Runtime：一个高性能的推理引擎，用于运行ONNX模型。它支持多种硬件加速选项，并且能在不同的平台上提供一致的性能。
3. invisible-watermark
Invisible Watermark：用于图像或视频的不可见水印库，常用于版权保护和验证。
4. GitPython==3.1.30
GitPython：一个Python库，用于与Git版本控制系统进行交互。它允许用户使用Python脚本执行Git命令。
5. Pillow==9.5.0
Pillow：一个Python图像处理库，PIL（Python Imaging Library）的友好分支。Pillow提供了许多功能来打开、操作和保存不同格式的图像文件。
6. accelerate==0.18.0
Accelerate：Hugging Face提供的一个库，用于加速PyTorch模型的训练和推理，支持多种硬件设备如GPU和TPU。
7. blendmodes==2022
Blend Modes：一个用于图像混合模式操作的Python库，提供了各种混合模式以实现不同的图像合成效果。
8. clean-fid==0.1.35
Clean-FID：用于评估生成模型图像质量的库，主要通过计算Fréchet Inception Distance（FID）来评估图像生成的质量。
9. einops==0.4.1
Einops：一个用于灵活地重排张量的Python库，支持多种操作如重塑、转置、合并和分割。
10. fastapi==0.94.0
FastAPI：一个用于构建快速API的现代Web框架，基于Python类型提示，具有高性能和易用性。
11. gradio==3.32.0
Gradio：一个用于快速搭建机器学习模型Web界面的库，使用户能够通过浏览器与模型进行交互。
12. httpcore==0.15
Httpcore ：一个低级HTTP库，提供了HTTP客户端的核心功能，通常与更高级的HTTP库如httpx一起使用。
13. inflection==0.5.1
Inflection：一个用于单词变形的Python库，提供单复数转换、驼峰命名转换等功能。
14. jsonmerge==1.8.0
Jsonmerge：一个用于合并JSON文档的库，支持自定义合并策略。
15. kornia==0.6.7
Kornia：一个基于PyTorch的计算机视觉库，提供了丰富的视觉算法和操作函数。
16. lark==1.1.2
Lark：一个用于构建解析器和编译器的Python库，支持多种解析算法和语法。
17. numpy==1.23.5
Numpy：一个用于科学计算的Python库，提供了支持多维数组和矩阵运算的大量数学函数。
18. omegaconf==2.2.3
Omegaconf：一个灵活的配置管理库，支持YAML和各种Python字典格式的配置文件。
19. open-clip-torch==2.20.0
Open-CLIP：用于加载和使用OpenAI的CLIP模型的库，支持图像和文本的联合嵌入。
20. piexif==1.1.3
Piexif：一个用于操作EXIF数据的Python库，支持读取、修改和删除图像文件中的EXIF信息。
21. psutil==5.9.5
Psutil：一个用于系统和进程管理的Python库，提供了获取系统信息和管理进程的功能。
22. pytorch_lightning==1.9.4
PyTorch Lightning：一个用于简化PyTorch模型训练的库，提供了高层API来处理训练循环、分布式训练和日志记录。
23. resize-right==0.0.2
Resize Right：一个用于高质量图像缩放的Python库，基于PyTorch实现。
24. safetensors==0.3.1
Safetensors：一个用于处理安全张量数据的库，确保数据在传输和存储时的安全性。
25. scikit-image==0.20.0
Scikit-image：一个用于图像处理的Python库，基于Scipy，提供了丰富的图像处理算法和工具。
26. timm==0.6.7
Timm：一个用于加载和使用预训练图像模型的库，支持多种网络架构和预训练权重。
27. tomesd==0.1.2
Tomesd：一个用于深度学习模型权重优化和管理的库。
28. torch
Torch：一个用于科学计算的张量库，支持GPU加速，是PyTorch的核心库。
29. torchdiffeq==0.2.3
Torchdiffeq：一个用于解决微分方程的PyTorch库，支持ODE求解。
30. torchsde==0.2.5
Torchsde：一个用于解决随机微分方程（SDE）的PyTorch库。
31. transformers==4.25.1
Transformers：Hugging Face提供的一个用于加载和使用预训练语言模型的库，支持多种NLP任务。
32. diffusers==0.18.2
Diffusers：一个用于加载和使用扩散模型的库，支持生成任务。
33. controlnet_aux==0.0.6
ControlNet Aux：一个用于扩展和控制生成模型输出的库。
34. modelscope==1.9.1
ModelScope：一个用于加载和使用模型的库，支持多种任务和数据集。
35. tensorflow-cpu==2.13.0
TensorFlow CPU：一个用于机器学习和深度学习的开源库，支持CPU计算版本。
这些库涵盖了从深度学习、科学计算、图像处理到Web开发等多个领域的功能，帮助开发者简化开发流程并提升工作效率。