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torch 1.9.0, cuda 10.2, py38, linux (torch GPU pip安装包)

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简介：
本简介针对在Linux环境下使用Python 3.8通过pip安装PyTorch 1.9.0与CUDA 10.2的GPU版本，提供详细的安装步骤和配置建议。 安装torch1.9.0的GPU版本时，如果使用pip install命令从网上下载速度较慢，可以尝试直接使用文件名 torch-1.9.0+cu102-cp38-cp38-linux_x86_64.whl 进行快速安装。

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  • torch 1.9.0, cuda 10.2, py38, linux (torch GPU pip安装包)
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    本简介针对在Linux环境下使用Python 3.8通过pip安装PyTorch 1.9.0与CUDA 10.2的GPU版本，提供详细的安装步骤和配置建议。 安装torch1.9.0的GPU版本时，如果使用pip install命令从网上下载速度较慢，可以尝试直接使用文件名 torch-1.9.0+cu102-cp38-cp38-linux_x86_64.whl 进行快速安装。
     
  • 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-cp36-cp36m-linux_aarch64-wheel.whl
    优质
    这是PyTorch 1.9.0版本的一个预编译whl文件，针对Python 3.6环境和Linux ARM64架构，便于该平台用户快速安装使用。 Jetson开发时使用的Pytorch安装文件适用于AMD(aarch64)架构下的Linux系统，并且对应Python 3.6版本。相关的信息可以在https://elinux.org/Jetson_Zoo#PyTorch_.28Caffe2.29页面找到，但可能需要科学上网才能访问官网下载资源。
     
  • torch-1.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
    优质
    此文件为PyTorch深度学习框架的Windows AMD64架构安装包，适用于Python 3.6环境，版本号为1.9.0。安装后可进行GPU加速的张量计算和动态神经网络构建。 安装 torch-1.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 版本的 torch。
     
  • Jetson Torch GPU版
    优质
    Jetson Torch GPU版是一款专为人工智能应用设计的强大计算平台，集成了高性能GPU和优化的硬件架构，适用于边缘计算、机器学习等场景。 Jetson Torch GPU版本提供强大的计算能力，适用于各种深度学习和人工智能应用。此版本的GPU优化了性能，能够高效处理复杂的机器学习任务。
     
  • torch-2.0.0（GPU版）
    优质
    Torch-2.0.0(GPU版)是一款专为图形处理器优化的高性能计算库，支持动态图机制和自动并行化功能，广泛应用于机器学习与深度学习领域。 torch-gpu是一个用于在GPU上运行PyTorch的工具或库。它能够加速深度学习模型的训练过程。使用torch-gpu可以有效利用图形处理器的强大计算能力来处理复杂的数学运算，从而提高程序执行效率。
     
  • torch==1.9.0+cu111 & torchaudio==0.9.0 & torchvision==0.10...
    优质
    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。
     
  • NVIDIA平台Torch-2.0.0.nv23.05-cp38-cp38-linux-aarch64安装包
    优质
    这是专为基于NVIDIA硬件和CUDA架构设计的Torch 2.0.0版本的Linux安装包，兼容aarch64架构及Python 3.8环境，适用于深度学习和高性能计算。 特定版本的 PyTorch 包针对 NVIDIA 的 Jetson 平台进行了优化，并且适用于运行 Python 3.8 的 ARM64 架构设备（如 NVIDIA Jetson 系列设备）上的 Linux 操作系统。 PyTorch 是一个广泛使用的开源机器学习库，主要用于深度学习和神经网络的构建与训练。它由 Facebook AI Research Lab (FAIR) 开发和维护。 该版本提供了强大的张量计算功能以及支持 GPU 加速的计算能力。
     
  • torch-1.7.1+cu110-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl Linux x86_64 离线安装包
    优质
    此为PyTorch 1.7.1版本针对Linux x86_64架构，兼容Python 3.7的离线安装文件，适用于CUDA 11.0。 torch-1.7.1+cu110-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl 和 torchvision-0.8.2+cu110-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl 文件由于超过 1G，无法上传，请自行下载。
     
  • 使用git克隆命令安装Torch: git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive...
    优质
    本段教程将指导用户如何通过Git克隆命令安装Torch框架，包括具体命令及其参数说明，帮助开发者快速获取并配置好开发环境。 torch项目的完整代码备份在公司的服务器上无法使用git进行版本控制，因此将代码备份到了一个远程位置。如果需要获取代码，可以手动下载或者通过命令行工具（如scp或rsync）从指定的远程位置复制到本地机器。原链接中提到的克隆方式为：`git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive` ，但这个方法不适用于当前环境，请使用其他适合的方法获取代码备份。