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关于torch和torchvision的轮子文件

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简介：
本文档旨在提供对PyTorch及其视觉扩展库torchvision中使用的“wheel files”（.whl文件）的全面介绍。这些预编译文件简化了安装流程，支持快速部署深度学习项目。 适配：Win10系统使用CUDA 11.0、Python 3.9版本以及torch为1.7.1和torchvision为0.8.2的环境配置中，首先将whl文件下载至桌面，并激活相应的虚拟环境后，通过cd命令切换到桌面路径下。然后利用pip install 文件名.whl 命令进行安装操作。此方法会自动检测并移除旧版本的torch，方便快捷，推荐使用这种方法来完成安装。

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  • 关于torch和torchvision的轮子文件
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    本文档旨在提供对PyTorch及其视觉扩展库torchvision中使用的“wheel files”（.whl文件）的全面介绍。这些预编译文件简化了安装流程，支持快速部署深度学习项目。 适配：Win10系统使用CUDA 11.0、Python 3.9版本以及torch为1.7.1和torchvision为0.8.2的环境配置中，首先将whl文件下载至桌面，并激活相应的虚拟环境后，通过cd命令切换到桌面路径下。然后利用pip install 文件名.whl 命令进行安装操作。此方法会自动检测并移除旧版本的torch，方便快捷，推荐使用这种方法来完成安装。
     
  • 适用于Jetson Nano的Torch和TorchVision
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    本项目为NVIDIA Jetson Nano平台优化了PyTorch及其视觉工具包TorchVision，提供高效深度学习与计算机视觉应用开发支持。 安装torch及其配套的vision组件遇到了一些问题。直接使用pip安装torch和torchvision会导致无法使用cuda的问题。英伟达官网提供了适用于torch的whl包，但没有提供对应的torchvision版本。官方推荐的是通过dockter进行安装，但这对于我来说有些复杂且难以操作。在网上搜索了一番后，找到了一个arm版本的vision组件，并发现它似乎可以与英伟达提供的torch（版本号1.10.0）配套使用。找到的这个vision组件的版本是0.11.0。
     
  • torch与torchvision
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    Torch和TorchVision是两个支持机器学习研究的强大Python库。Torch提供高效的数值计算框架，而TorchVision则专注于计算机视觉任务，包括图像变换、数据集加载等。两者均为深度学习研究提供了不可或缺的支持工具。 在现代计算机科学领域，深度学习已经成为推动人工智能发展的核心力量之一。PyTorch与TorchVision是Python编程语言中最受欢迎的深度学习框架之一，为研究人员和开发人员提供了强大的工具来构建、训练和优化复杂的神经网络模型。 PyTorch是由Facebook开发的一个开源机器学习库，基于Torch，并且具有Python的便利性。它采用动态计算图作为核心机制，在灵活性和调试方面超越了其他静态图框架。这种特性使得开发者可以在运行时构建和修改计算图，从而简化实验和调试过程。随着版本更新，PyTorch 1.4.0已经针对Python 3.7进行了优化，并支持aarch64架构（通常用于ARM处理器），这意味着它能够在多种硬件平台上执行任务，包括移动设备及嵌入式系统。 基于PyTorch，开发者可以利用TorchVision库来处理计算机视觉相关的任务。该库包含了大量预训练的卷积神经网络模型如AlexNet、VGG和ResNet等，并提供了常用图像数据集（例如CIFAR-10、CIFAR-100及ImageNet）的相关工具。此外，它还提供高效的数据加载器(DataLoader)，可以简化数据准备阶段的工作流程，而 torchvision.transforms 模块则包含各种必要的图像变换操作如缩放、裁剪和归一化等。 在实际应用中，PyTorch与TorchVision的结合使用可以帮助开发者快速搭建并训练用于图像识别、目标检测及语义分割等多种任务的模型。例如，在特定图像分类问题上，可以利用预训练的ResNet模型并通过迁移学习来微调该模型以适应新的应用场景。 安装方面，在Linux aarch64平台上可以通过pip工具安装PyTorch和TorchVision的相关whl文件（如 `torch-1.4.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl` 和 `torchvision-0.5.0a0+85b8fbf-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl`），确保这些文件与Python 3.7版本兼容，从而在特定硬件上运行深度学习项目。 总之，PyTorch和TorchVision的组合提供了一个强大而灵活的工作环境，在计算机视觉领域的研究和工业应用中发挥着重要作用。
     
  • torch、torchvision、torchaudio的下载
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    本文章介绍了如何下载和安装PyTorch生态下的三个重要库：Torch、TorchVision以及Torchaudio，帮助开发者快速上手深度学习项目。 自动从指定页面下载torch, torchvision, torchaudio： 使用方法：script.sh [选项] -c : CUDA 版本（默认为cu116） -p : Python版本（默认为cp39） -v : torch版本（默认为1.12.0） -t : torchvision版本（默认为0.13.1） -a : torchaudio版本（默认为0.13.1） -o : 操作系统类型（默认为linux） -s : 架构类型（默认为x86_64）
     
  • 适用于树莓派Python3.7的Torch和Torchvision版本
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    本简介提供关于与Python 3.7兼容的树莓派上安装的最佳Torch及Torchvision版本的信息和建议，帮助开发者顺利进行深度学习项目。 在IT行业里，深度学习作为人工智能领域的重要分支之一，PyTorch是一个广受开发者欢迎的开源框架，在研究与开发阶段尤为受到青睐。它以其动态计算图特性著称，为模型构建及调试提供了极大的灵活性。本段落将探讨针对树莓派（Raspberry Pi）平台优化后的PyTorch及其图像处理库torchvision版本。 树莓派是一款小型、低成本单板计算机，常用于教育项目和物联网开发等领域。尽管硬件资源有限，但因其开源特性以及社区支持，它能够运行Python并为开发者提供了许多适配方案。对于像PyTorch这样需要大量计算能力的应用来说，在树莓派上找到专门为其编译的版本至关重要。 标题中提到的“torch和torchvision版本”指的是专为树莓派设计、适用于Python 3.7环境下的特定版本。Python 3.7作为一个稳定版，提供了多项性能改进及新语法特性，是许多开发者首选的语言版本之一。 PyTorch包含了基本的张量运算以及自动梯度系统功能，支持构建神经网络模型；而torchvision则是针对计算机视觉任务设计的一个扩展库，包括图像分类、目标检测等应用，并提供了一些预训练模型和常用数据集。这使得开发者能够快速上手并进行相关开发工作。 在树莓派平台上安装这些专用版本时，请注意以下几点： 1. **硬件限制**：由于资源有限，可能无法支持最新或最复杂的深度学习模型，因此选择合适的轻量级模型或者对现有模型进行量化处理是必要的。 2. **内存管理**：考虑到设备的低内存配置，在数据和模型的管理和加载过程中需要采取更加有效的策略，如使用持久化张量、分批处理等方法来节省资源。 3. **编译优化**：可能需要针对树莓派架构（例如ARM指令集）进行专门设置以提高运行效率。 4. **依赖项安装**：确保已安装了所有必要的库支持，比如OpenBLAS用于加速矩阵运算和OpenCV与torchvision交互等工具包的安装。 5. **从源代码编译**：通常需要通过下载并自行编译来获得适用于树莓派且兼容Python 3.7版本的PyTorch及torchvision。请遵循官方提供的适合于该平台的具体指导文档进行操作。 6. **性能测试**：完成安装后，应执行一些基准测试以确认软件正常工作，并评估其在实际环境中的表现情况。 综上所述，在树莓派平台上使用经过优化后的PyTorch和torchvision版本可以满足小规模设备上的深度学习需求。尽管面临硬件资源的限制，但通过合理的配置与优化措施仍然可以在该平台实现高效的机器学习及计算机视觉应用开发工作，这对于教育、科研以及创新项目来说提供了一个低成本且易于入手的理想选择。
     
  • torch-1.5.0 torchvision-0.5.0 (cpu, cp38).zip
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    此文件为PyTorch深度学习框架及图像处理库torchvision的CPU版本安装包，适用于Python 3.8环境，包含torch 1.5.0和torchvision 0.5.0。 由于下载速度较慢且镜像暂时不可用，这里提供Python的torch-1.5.0和torchvision-0.5.0的CPU版本。
     
  • CUDA Cudnn Torch Torchvision 安装包
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    本安装包包含CUDA、cuDNN、Torch和Torchvision等深度学习开发必备组件，便于开发者快速搭建GPU加速的PyTorch环境。 cuda, cudnn, torch 和 torchvision 是一些常用的深度学习工具和技术。
     
  • torch==1.9.0+cu111 & torchaudio==0.9.0 & torchvision==0.10...
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    该简介描述了PyTorch深度学习框架及其相关库（torchaudio和torchvision）的具体版本，用于支持CUDA 11.1的环境配置。 要实现PyTorch 1.9.0的本地离线安装，需要下载四个文件，其中一个较大的文件可以通过迅雷或其他浏览器进行下载。该文件的链接为 https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch-1.9.0%2Bcu111-cp38-cp38-win_amd64.whl 。下载完成后，使用pip install加上完整的文件路径名来安装（例如：`pip install E:\anaconda\lib\torch-1.9.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl`）。如果在安装过程中遇到错误，比如安装 torchvision 时出现问题，可以尝试使用 `pip3 install` 命令进行安装。
     
  • torch-1.2.0-cp36-cp36m-win_amd64与torchvision-0.4.0-cp36-cp36...
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    这段信息描述的是PyTorch深度学习框架及其扩展库torchvision的特定版本（分别为1.2.0和0.4.0）的Windows AMD64架构下的Python 3.6兼容安装包。这些软件包为开发者提供了进行机器学习与计算机视觉任务所需的工具和算法模型。 在Windows 10系统上使用Python 3.6，并安装了CUDA 10.0。已包含的库文件有：torch-1.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 和 torchvision-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl。
     
  • Python 3.6下安装torch和torchvision所需的兼容Pillow版本
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    本文介绍了在Python 3.6环境下安装PyTorch及其辅助库 torchvision所需的具体版本要求，并特别强调了与之兼容的Pillow库的版本选择。 在安装PyTorch v1.9.0 和 torchvision v0.10.0 的过程中遇到了不少挑战，主要是网络问题和版本适配的问题。现在完成之后，我想分享一下我使用的Pillow包的细节，这样可以方便大家下载使用。我的开发环境是基于TX1核心、jetpack4.6.2以及Ubuntu 18.04系统，请注意对应这些设置进行操作。