ml-cvnets

环境要求

• Python 3.10 或更高版本
• PyTorch 版本 >= v1.12.0
• Conda（README 推荐用 Conda 管理环境，未安装可先装 Miniconda）

安装与启动步骤

1. 1安装 Conda 环境

   README 建议使用 Conda 管理环境，若本机未安装 Conda，先按官方文档安装 Miniconda，再准备一个 Python 3.10+ 的环境。

2. 2获取项目代码

   把 ml-cvnets 仓库克隆到本地，后续的 pip 安装都需要在项目根目录内执行。

   git clone https://github.com/apple-aiml-research/ml-cvnets.git
   cd ml-cvnets

   复制

3. 3安装依赖包

   按 requirements.txt 安装依赖，并用 constraints.txt 约束版本，避免依赖冲突；需在项目根目录执行。

   pip install -r requirements.txt -c constraints.txt

   复制

4. 4安装 CVNets 本体

   以可编辑模式安装当前目录下的 CVNets 包，便于后续修改源码或直接调用库。

   pip install --editable .

   复制

5. 5查看文档与示例

   README 指向 docs/source/en/general 的通用说明、docs/source/en/models 与 examples 目录下的训练与评估示例，按需阅读。

6. 6按需转换 CoreML

   如需把 PyTorch 模型转成 CoreML，参考文档 docs/source/en/general/README-pytorch-to-coreml.md 中的示例。

如何确认成功

两条 pip install 命令均无报错执行完成，即表示依赖与 CVNets 包已成功安装。

常见问题

注意事项

• 安装命令需在克隆下来的项目根目录内执行，否则找不到 requirements.txt 和 constraints.txt。
• README 建议用 Conda 创建并管理 Python 3.10+ 环境，再进行依赖安装。
• 训练、评估等具体用法需查阅仓库内的 docs 目录和 examples 目录。