fvcore
fvcore是一个轻量级核心库，提供了FAIR开发的各种计算机视觉框架中最常用和最基本的共享功能，如Detectron2、PySlowFast和ClassyVision。该库中的所有组件都经过类型注解、测试和基准测试。
FAIR的计算机视觉团队负责维护这个库。
特性：
除了一些基本实用工具外，fvcore还包括以下特性：
- fvcore.nn中的常用PyTorch层、函数和损失函数。
- 一个分层的每运算符浮点运算计数工具：详见此说明。
- 递归参数计数：参见API文档。
- 重新计算BatchNorm总体统计数据：参见其API文档。
- 一个无状态、尺度不变的超参数调度器：参见其API文档。
安装：
fvcore需要PyTorch和Python >= 3.6。
使用以下方式之一进行安装：
1. 从PyPI安装（每日更新）
pip install -U fvcore
2. 从Anaconda Cloud安装（每日更新）
conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore
3. 从GitHub安装最新版本
pip install -U 'git+https://github.com/facebookresearch/fvcore'
4. 从本地克 隆安装
git clone https://github.com/facebookresearch/fvcore
pip install -e fvcore
许可证
该库根据Apache 2.0许可证发布。
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