Python SDK
Roboflow Python SDK इंस्टॉल करें और datasets डाउनलोड करने तथा projects, versions, और models के साथ काम करने के लिए पहला script लिखें।
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Roboflow Python SDK इंस्टॉल करें और datasets डाउनलोड करने तथा projects, versions, और models के साथ काम करने के लिए पहला script लिखें।
Roboflow Python SDK, Roboflow REST API के ऊपर एक wrapper है, जो Python code में Roboflow के साथ इंटरैक्ट करने के लिए abstract methods प्रदान करता है.
Python SDK projects और workspaces को manage करने, datasets को upload और download करने, models पर inference चलाने, model weights upload करने, और बहुत कुछ के लिए methods प्रदान करता है.
Python SDK में methods के उपयोग के लिए examples और references API Reference documentation में दस्तावेजीकृत हैं.
इंस्टॉलेशन (GitHub)
त्वरित प्रारंभ (GitHub)
Roboflow Python package को आवश्यकता है Python >=3.10.
pip install roboflowयदि आपको केवल Vision Events SDK और भारी इमेज प्रोसेसिंग निर्भरताओं (OpenCV, NumPy, Pillow) के बिना CLI की आवश्यकता है, तो इसके बजाय हल्का संस्करण इंस्टॉल करें:
pip install roboflow-slimयह roboflow-slim पैकेज पूर्ण पैकेज की तुलना में काफी छोटा है roboflow क्योंकि यह NumPy, OpenCV, Matplotlib, और Pillow को शामिल नहीं करता। यह edge devices, serverless environments, CI/CD pipelines, और microservices के लिए अच्छी तरह उपयुक्त है जिन्हें केवल vision-event logging या basic CLI operations की आवश्यकता होती है.
दोनों पैकेज समान codebase और API साझा करते हैं। लिखे गए कोड roboflow-slim पूर्ण roboflow पैकेज के साथ समान रूप से काम करता है - जहाँ आपको image visualization की आवश्यकता नहीं है, वहाँ हल्की निर्भरता हटा दें.
अपनी API key यहाँ से लें सेटिंग्स → API कुंजी और इसे export करें:
फिर एक public Universe dataset का version डाउनलोड करें:
देखें Python SDK के साथ प्रमाणीकरण करें key पास करने के अन्य दो तरीकों के लिए। inference चलाने के लिए, एक का उपयोग करें वर्कफ़्लो या REST API - SDK inference deprecated है.
SDK के मुख्य objects:
Roboflow
शीर्ष-स्तरीय client
workspace(), project()
वर्कस्पेस
एक Roboflow workspace
list_projects(), create_project(), upload_dataset(), list_workflows(), list_folders(), trash()
प्रोजेक्ट
एक dataset/project
versions(), version(n), upload(), train(), delete(), restore()
संस्करण
एक frozen dataset version
download(), train(), model, delete(), restore()
*.Model (प्रति कार्य)
एक hosted trained model
predict()
हर सार्वजनिक method की task-oriented walkthroughs के लिए, sidebar में इस section के बाकी हिस्से को ब्राउज़ करें.
Microsoft Visual C++ redistributable कुछ Python packages के लिए आवश्यक है। आप इसे आधिकारिक Microsoft website से डाउनलोड कर सकते हैं:
x64 प्रणालियों के लिए: https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe
x86 प्रणालियों के लिए: https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x86.exe
उपयुक्त फ़ाइल डाउनलोड करने के बाद, installer चलाएँ और redistributable इंस्टॉल करने के लिए दिए गए निर्देशों का पालन करें.
अंतिम अपडेट
क्या यह उपयोगी था?
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export ROBOFLOW_API_KEY=rf_xxxxximport roboflow
rf = roboflow.Roboflow() # ROBOFLOW_API_KEY को पढ़ लेता है
project = rf.workspace("roboflow-100").project("poker-cards-cxcvz")
version = project.version(1)
version.download("yolov8")