k-lite_codec_pack怎么设置显示缩略图

要设置K-Lite Codec Pack显示缩略图，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了K-Lite Codec Pack。如果尚未安装，可以从官方网站下载并按照指示进行安装。

2. 打开电脑上的“Windows资源管理器”，找到一个包含视频或音频文件的文件夹。

3. 在文件夹内，单击窗口顶部的“查看”选项卡，然后在“选项”下方找到“文件夹和搜索选项”。

4. 点击“文件夹和搜索选项”的弹出窗口，然后选择“视图”选项卡。

5. 在“视图”选项卡下方，找到“高级设置”部分，然后找到“始终显示图标，从不缩略显示”选项。

6. 取消勾选“始终显示图标，从不缩略显示”选项，然后点击“应用”和“确定”按钮，保存更改。

7. 现在，你应该能够在文件夹中看到视频和音频文件的缩略图了。

请注意，有时候安装K-Lite Codec Pack后，可能需要重新启动电脑才能生效。另外，这些步骤可能因不同的Windows版本而稍有不同，但大致的操作是相似的。如果遇到问题，可以在K-Lite Codec Pack的官方网站或相关论坛上寻找更多帮助。

相关问题

ensp-lite_v002r022c10spc100

ensp-lite_v002r022c10spc100 是一个软件的版本号或者程序的命名规则。根据命名规则推测，这个软件的名称可能是 "ensp-lite"，版本号为 "v002r022c10spc100"。

根据版本号的组成，可以猜测 "v002r022" 是主版本号和次版本号，"c10" 是修订版本号，而 "spc100" 是特殊版本号。一般来说，主版本号的变化意味着有较大的功能或架构改变，次版本号的变化则可能是有小的功能增强或者修复bug等等，修订版本号一般是为了修复软件中的一些已知问题或者漏洞，特殊版本号一般用来标记一些特定的版本或者分支。

对于 "ensp-lite_v002r022c10spc100" 而言，可以猜测这是该软件的第二个版本，主版本号为2，次版本号为22，修订版本号为10，特殊版本号为100。这可能意味着该版本有一些较为重要的修复和功能改变。

当我们使用该软件时，根据版本号的变化，我们可以了解到软件的变化情况，以及更新的重点和目的。同时，我们也可以根据具体的版本号来选择是否需要升级到新版本，以及该版本对我们是否有用。版本号的命名规则可以提供给用户和开发者们一个更好的软件管理和使用的方式。

TensorFlow 官方提供了一个 ONNX 转 TensorFlow tflite 工具，包括两个步骤： 第一步：将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 模型。可以使用 TensorFlow 官方提供的 onnx-tensorflow 工具进行转换。该工具可以直接从 ONNX 模型生成 TensorFlow 模型，示例命令如下： 复制 python3 -m tf2onnx.convert --opset 13 --tflite --output model.tflite model.onnx 其中，--opset 参数指定 ONNX 模型的 opset 版本，--tflite 参数表示将 TensorFlow 模型转换为 tflite 格式，model.onnx 是输入的 ONNX 模型路径，model.tflite 是输出的 TensorFlow 模型路径。 第二步：将 TensorFlow 模型转换为 tflite 模型。可以使用 TensorFlow 官方提供的 tflite_convert 工具进行转换，示例命令如下： 复制 tflite_convert --output_file=model.tflite --saved_model_dir=./saved_model 其中，--output_file 参数指定输出的 tflite 模型路径，--saved_model_dir 参数指定输入的 TensorFlow 模型路径。 注意：在第二步中，需要先将 TensorFlow 模型保存为 saved_model 格式，再使用 tflite_convert 进行转换。 以上是具体怎么操作的给出一个例子

好的，以下是一个具体的 ONNX 转 TensorFlow tflite 的例子：

假设我们已经有一个 ONNX 模型文件 model.onnx，我们需要将它转换为 TensorFlow tflite 模型。

第一步：将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 模型

使用 TensorFlow 官方提供的 onnx-tensorflow 工具，执行以下命令将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 模型：

python3 -m tf2onnx.convert --opset 13 --tflite --output model.pb model.onnx

其中，--opset 参数指定 ONNX 模型的 opset 版本，--tflite 参数表示将 TensorFlow 模型转换为 tflite 格式，model.onnx 是输入的 ONNX 模型路径，model.pb 是输出的 TensorFlow 模型路径。

执行完命令后，会生成一个 TensorFlow 模型文件 model.pb，我们需要将它转换为 saved_model 格式。

第二步：将 TensorFlow 模型转换为 tflite 模型

使用 TensorFlow 官方提供的 tflite_convert 工具，执行以下命令将 TensorFlow 模型转换为 tflite 模型：

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tfjs_graph_model --signature_name=serving_default --saved_model_tags=serve ./saved_model/ ./tfjs_model/

其中，--output_file 参数指定输出的 tflite 模型路径，--saved_model_dir 参数指定输入的 TensorFlow 模型路径。

执行完命令后，会生成一个 tflite 模型文件 model.tflite，即为最终转换后的模型。