4. 开始运行项目¶
运行项目前，需要先安装项目对应依赖环境。
4.2. 依赖安装¶
对于各个任务（image,text,audio），安装的包参见其目录下的requirements.txt
pip install -r requirement.txt
在GPU的方式下，需要根据硬件信息，安装对应的硬件驱动，cuda和cudnn版本。
4.3. 安装torch¶
torch 的安装参照官网，根据用户的环境选择合适的，例如在GPU下， Compute Platform 选择cuda：
CPU下， Compute Platform 选择CPU。
以图像模块 image 为例，安装完成后的Python安装包环境如下：
Package
Version
torch
1.10.1
torchaudio
0.10.1
torchvision
0.11.2
cloudpickle
1.6.0
cycler
0.10.0
dask
2.27.0
decorator
4.4.2
future
0.18.2
imageio
2.9.0
kiwisolver
1.2.0
matplotlib
3.3.0
networkx
2.5
numpy
1.19.5
opencv-python
3.4.18.65
pandas
0.23.4
Pillow
7.2.0
pyparsing
2.4.7
python-dateutil
2.8.1
pytz
2020.1
PyWavelets
1.1.1
PyYAML
5.3.1
scikit-image
0.17.2
scipy
1.5.2
six
1.15.0
tifffile
2020.9.3
toolz
0.10.0
Wand
0.5.2
tqdm
4.61.1
4.4. 通过Docker运行项目¶
本项目提供了图像、文本、语音每个模块单独的Docker镜像，也提供了整个项目的Docker镜像，可以通过Docker运行项目。通过Docker运行项目，可以避免环境配置的问题，可以做到一键运行。
这些镜像的地址如下表
以文本模块为例，运行文本模块的Docker镜像，需要先安装Docker，然后运行如下命令拉取镜像：
docker pull wenh06/ai-testing-text:latest
然后运行如下命令启动容器：
docker run -it \
-v /path/to/your/config/folder:/AI-Testing/text/config_files \
-v /path/to/your/output/folder:/AI-Testing/text/log \
wenh06/ai-testing-text
其中，/path/to/your/config/folder 是用户配置文件的路径，/path/to/your/output/folder 是用户输出文件的路径。更多Docker的使用方法参见Docker官网。