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Pip install git的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
Pip install git的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦莊建寫的 深度學習圖像識別技術 可以從中找到所需的評價。
另外網站Install specific git commit with pip | Newbedev也說明：Install specific git commit with pip ... You can specify commit hash, branch name, tag. For the branch name and the tag, you can also install a compressed ...
國立臺北科技大學 機械工程系機電整合碩士班 許志明所指導 林芃暐的 基於輕量化類神經網路可模型切換之可行駛路面偵測 （2019），提出Pip install git關鍵因素是什麼，來自於輕量化、簡易、類神經網路、模型切換。
最後網站Installing Flower — Flower 0.18.0則補充：Python packages can be installed from git repositories. Use the following command to install the latest version of Flower directly from GitHub: $ pip ...
深度學習圖像識別技術
為了解決Pip install git 的問題，作者莊建 這樣論述：
首先講述了人工智慧、深度學習、卷積神經網路、目標檢測以及遷移學習的概念，接著詳述了如何基於Tensor Flow Object Detection API框架從零開始搭建深度學習目標檢測應用的開發環境，如何訓練自己的目標檢測模型，然後詳述了如何基於Open VINO工具套件優化模型、部署模型以及用C++和Python開發使用者應用程式。然後通過工業光學字元自動識別、垃圾瓶自動分選、農作物病害自動識別和工業產品外觀缺陷檢測4個完整的深度學習目標檢測工程案例來説明讀者加深深度學習圖形檢測的認識和理解。 《深度學習圖像識別技術：基於Tensor Flow Object Detection API和
Open VINO工具套件》適合從事AI行業相關技術的工程師閱讀，也適合打算進入AI行業的大中專院校的學生學習參考。 1. 莊建 莊建，中國科學院高能物理研究所研究員，核探測與核電子國家重點實驗室成員。參與了北京自由電子鐳射、北京正負電子對撞機、中國散裂中子源等多項大科學裝置的建設。現在主要從事大科學裝置的實驗控制及資料獲取方面的研究。 2. 張晶 張晶，浙江大學碩士，廣東榮旭智慧技術有限公司研發總監，聯合創始人；具有13年機器視覺系統開發經驗，負責深度學習外觀檢測演算法的研發；LabVIEW註冊構架師、Python程式師、英特爾物聯網創新大使、TensorFlo
w User Group東莞站組織者。 3. 許鈺雯 許鈺雯，女，現為中國科學院大學高能物理研究所電子與通信工程專業碩士研究生，主攻方向為軟體工程及深度學習應用 序 前言 第1章 人工智慧、深度學習與目標檢測 1.1 人工智慧簡介 1.1.1 什麼是人工智慧 1.1.2 人工智慧發展簡史 1.1.3 人工智慧與深度學習的關係 1.2 深度學習簡介 1.2.1 神經網路 1.2.2 神經元 1.2.3 深度神經網路 1.2.4 深度卷積神經網路 1.3 目標檢測 1.3.1 目標檢測演算法發展簡史 1.3.2 深度學習目標檢測演算法 1.4 遷移學習簡介 1.4.1
訓練深度學習模型依賴大資料 1.4.2 大資料造成的問題 1.4.3 遷移學習 1.4.4 TensorFlow預訓練模型庫 1.5 本章小結 第2章 搭建深度學習開發環境 2.1 深度學習訓練所需的硬體 2.1.1 英偉達顯卡選型 2.1.2 英偉達顯卡驅動安裝 2.1.3 測試驅動程式安裝 2.1.4 設置英特爾?集成顯卡為系統主顯示輸出 2.1.5 幻影峽谷：可擕式AI訓練“伺服器” 2.2 深度學習開發環境所需的軟體 2.3 安裝Python和Anaconda 2.3.1 Python和Anaconda簡介 2.3.2 下載並安裝Anaconda 2.3.3 測試Anaconda安
裝 2.3.4 配置Anaconda套裝軟體下載伺服器 2.3.5 配置虛擬環境tf_gpu 2.3.6 Anaconda的進階學習 2.4 安裝Visual Studio Code 2.4.1 Visual Studio Code簡介 2.4.2 安裝 2.4.3 在Visual Studio Code中編輯Python代碼 2.4.4 在Visual Studio Code中運行Python代碼 2.4.5 在Visual Studio Code中調試Python代碼 2.4.6 在Visual Studio Code安裝Pylint 2.4.7 在Visual Studio Code中一
鍵美化Python代碼 2.5 安裝TensorFlow 2.5.1 TensorFlow簡介 2.5.2 下載並安裝 2.5.3 測試安裝 2.5.4 pip install 與 conda install 2.6 安裝Git工具 2.6.1 Git簡介 2.6.2 下載並安裝 2.6.3 測試安裝 2.7 安裝TensorFlow Object Detection API框架 2.7.1 TensorFlow Object Detection API簡介 2.7.2 下載並安裝 2.7.3 安裝依賴的python套裝軟體 2.7.4 配置環境變數 2.7.5 安裝COCO API 2.7.
6 編譯proto檔 2.7.7 測試安裝 2.8 安裝LabelImg 2.8.1 LabelImg簡介 2.8.2 下載並安裝 2.8.3 測試安裝 2.9 本章小結 第3章 訓練模型 3.1 TensorFlow Object Detection API軟體框架簡介 3.2 使用TensorFlow預訓練模型 3.2.1 如何選擇預訓練模型 3.2.2 預訓練模型的檔構成 3.2.3 一個典型的深度學習訓練流程 3.3 準備圖片：下載貓狗資料集 3.3.1 Kaggle資料集下載流程 3.3.2 訓練圖片的數量問題 3.3.3 訓練圖片的樣本不平衡問題 3.4 使用LabelImg標注
圖片 3.4.1 LabelImg簡介 3.4.2 建立貓狗專案檔案夾結構 3.4.3 標注圖片 3.4.4 標注文件（*.xml）簡介 3.4.5 複製10%的資料到eval資料夾 3.4.6 複製資料到test資料夾 3.5 依據標注類型創建標籤映射文件 3.6 創建TensorFlow TFRecord文件 3.6.1 將*.xml檔轉換為*.csv文件 3.6.2 將*.csv檔轉換為*.tfrecord文件 3.7 修改預訓練模型的設定檔 3.7.1 預訓練模型的設定檔 3.7.2 設定檔的結構 3.7.3 修改ssd_inception_v2_coco.config設定檔 3.8
訓練模型 3.9 使用TensorBoard觀察訓練過程 3.9.1 什麼是TensorBoard 3.9.2 TensorBoard的使用方法 3.10 評估訓練好的模型 3.11 匯出訓練好模型的凍結圖 3.11.1 檢查點檔 3.11.2 凍結TensorFlow模型 3.12 用訓練好的凍結圖模型做目標檢測 3.13 用Python程式一鍵訓練模型 3.13.1 為新專案一鍵創建資料夾結構 3.13.2 一鍵訓練模型 3.14 本章小結 第4章 優化並部署模型 4.1 OpenVINO工具套件簡介 4.2 OpenVINO典型開發流程 4.3 安裝OpenVINO工具套件 4.3.1
版本選擇 4.3.2 系統要求 4.3.3 下載並安裝OpenVINO工具套件 4.4 安裝Cmake 4.5 安裝Microsoft Visual Studio 2017 4.6 安裝硬體驅動 4.6.1 英特爾顯卡驅動 4.6.2 英特爾神經計算棒二代驅動 4.6.3 英特爾視覺計算加速卡驅動 4.7 設置環境變數 4.8 運行演示程式 4.8.1 demo_benchmark_app.bat 4.8.2 demo_security_barrier_camera.bat 4.8.3 demo_squeezenet_download_convert_run.bat 4.9 編譯並運行Inf
erence Engine範例和演示程式 4.9.1 編譯samples資料夾中的範例 4.9.2 編譯demos資料夾中的範例 4.9.3 從Open Model Zoo中下載預訓練模型 4.9.4 下載英特爾?範例視頻 4.9.5 運行預訓練模型 4.10 使用Model Optimizer優化模型 4.10.1 轉換TensorFlow* Object Detection API模型 4.10.2 用OpenVINO工具套件範例程式測試IR模型 4.10.3 用OpenVINO工具套件演示程式測試IR模型 4.11 編寫OpenVINO應用程式 4.11.1 Inference Engi
ne簡介 4.11.2 Inference Engine Plugin構架 4.11.3 Inference Engine應用程式典型開發流程 4.11.4 查看模型的輸入和輸出張量 4.12 OpenVINO AI推理計算C++範例 4.12.1 設置環境變數和Visual Studio專案屬性 4.12.2 開發AI推理計算C++應用程式 4.12.3 切換AI推理計算硬體 4.13 OpenVINO AI推理計算Python範例 4.13.1 設置環境變數PYTHONPATH 4.13.2 開發AI推理計算Python應用程式（OpenCV版） 4.13.3 開發AI推理計算Python
應用程式（OpenVINOTM版） 4.13.4 AI推理計算用Python還是C++？ 4.14 本章小結 第5章 進一步提升AI推理計算性能 5.1 性能評價指標 5.2 同步和非同步模式 5.2.1 同步模式範例 5.2.2 非同步模式範例 5.3 多設備和異構外掛程式 5.3.1 異構外掛程式 5.3.2 多設備外掛程式 5.4 本章小結 第6章 工業領域光學字元辨識範例 6.1 專案背景 6.2 新建OCR專案工程資料夾 6.3 收集並標注圖片 6.4 訓練模型 6.5 匯出TensorFlow凍結圖模型 6.6 測試模型 6.7 基於OpenVINO工具套件優化並加速模型 6.
8 基於OpenVINO工具套件部署模型 6.9 本章小結 第7章 垃圾瓶自動分選專案範例 7.1 專案背景 7.2 新建垃圾瓶分類專案工程資料夾 7.3 收集並標注圖片 7.4 訓練模型 7.5 匯出TensorFlow凍結圖模型 7.6 測試模型 7.7 基於OpenVINO工具套件優化並加速模型 7.8 基於OpenVINO工具套件部署模型 7.9 本章小結 第8章 農作物病蟲害自動識別專案範例 8.1 專案背景 8.2 新建農作物病蟲害自動識別專案工程資料夾 8.3 收集並標注圖片 8.4 訓練模型 8.5 匯出TensorFlow凍結圖模型 8.6 測試模型 8.7 基於Open
VINO工具套件優化並加速模型 8.8 基於OpenVINO工具套件部署模型 8.9 本章小結 第9章 深度學習外觀缺陷檢測專案範例 9.1 專案背景 9.2 新建外觀缺陷檢測專案工程資料夾 9.3 收集並標注圖片 9.4 訓練模型 9.5 匯出TensorFlow凍結圖模型 9.6 測試模型 9.7 基於OpenVINO工具套件優化並加速模型 9.8 基於OpenVINO工具套件部署模型 9.9 本章小結 參考文獻
基於輕量化類神經網路可模型切換之可行駛路面偵測
為了解決Pip install git 的問題，作者林芃暐 這樣論述：
本論文提出了設計輕量級類神經網絡的簡單方法。深度學習領域有許多先進的神經網路，在常見的數據集（例如:ImageNet和Cifar-10，Cifar-100）有非常良好的準確度，除了執行時間短之外模型體積也不大。然而這些現有的先進類神經網路結構非常的複雜。本論文提出了一種構建輕量級類神經網路的簡便方法，亦即，使用分離式卷積輕量化模型體積，同時縮減層數尺度不變之等校層數以加速運算，另外，提出一種學習模型切換機制，在不同天候下的路面偵測效能，能切換至最適合的對應神經網路模型，獲得最佳的路面偵測性能。從kitti dataset 與台北地區路面資料庫的實驗結果中，證明本論文所提出的輕量化類神經網路可
模型切換之可行駛路面偵測，具有不錯的偵測效能，適合未來自駕車進行可行駛區域偵測之參考。