Roboflow是一个为机器学习模型提供数据集管理的平台。通过这个平台，用户可以轻松地管理自己的数据集，创建和训练模型。本文将介绍如何使用 Roboflow 的命令行接口（CLI）来获取工作空间的信息，包括列出所有项目、获取特定工作空间的详细信息等。
要获取工作空间的信息，首先需要使用 Roboflow 提供的 Python 客户端。这需要安装 Roboflow 库并设置 API 密钥。以下是如何使用 Python 代码来获取工作空间信息的示例：
import roboflow
rf = roboflow.Roboflow(api_key='YOUR_API_KEY_HERE')
# 获取工作空间信息
workspace = rf.workspace()
上述代码中，首先导入了 roboflow 库，并创建了一个 Roboflow 对象，传入了 API 密钥。然后，调用了 workspace() 方法来获取当前工作空间的信息。这将返回一个包含工作空间名称、URL、成员数量和项目列表等信息的字典。
工作空间信息的示例输出如下：
{
"workspace": {
"name": "Roboflow",
"url": "roboflow",
"members": 7,
"projects": [
{
"id": "roboflow/chess-sample-4ckfl",
"type": "object-detection",
"name": "Chess Sample",
"created": 1630335544.592,
"updated": 1630335741.988,
"images": 12,
"unannotated": 3,
"annotation": "pieces",
"versions": 3,
"public": false,
"splits": {
"train": 9,
"test": 1,
"valid": 2
},
"classes": {
"white-queen": 7,
"black-queen": 4,
"black-bishop": 8,
"white-knight": 10,
"white-bishop": 11,
"black-knight": 11,
"black-rook": 10,
"white-pawn": 34,
"black-pawn": 37,
"white-rook": 10,
"black-king": 8,
"white-king": 8
}
}
]
}
}
从这个输出中，可以看到工作空间的名称、URL、成员数量以及项目列表。每个项目都包含了项目的 ID、类型、名称、创建和更新时间、图片数量、未标注图片数量、标注类型、版本数量、是否公开以及数据集的分割情况。此外，还包含了每个类别的图片数量。
除了使用 Python 客户端，还可以通过命令行接口（CLI）来获取工作空间的信息。以下是如何使用 CLI 来获取工作空间信息的命令：
roboflow workspace get
这个命令将返回当前工作空间的详细信息，类似于在 Python 客户端中获取的信息。
要列出所有工作空间，可以使用以下命令：
roboflow workspace list
这个命令将返回所有工作空间的列表，包括每个工作空间的链接和 ID。例如：
James Gallagher
link: https://app.roboflow.com/james-gallagher-87fuq
id: james-gallagher-87fuq
通过这些命令，可以方便地管理和获取Roboflow平台上的工作空间信息。