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Torch 1.0.0 安装指南

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简介：
《Torch 1.0.0安装指南》是一份详细的文档，旨在帮助用户顺利完成Torch 1.0.0版本的安装过程。该指南涵盖了一系列操作系统上的安装步骤，并提供了常见问题解答和技术支持信息。无论您是初学者还是经验丰富的开发人员，《Torch 1.0.0 安装指南》都是不可或缺的参考资料。 最新torch安装版本为1.0.0，适用于Windows系统、Python 3.6环境以及pip工具，并支持无CUDA的安装轮子。

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  • Torch 1.0.0 安装指南
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    《Torch 1.0.0安装指南》是一份详细的文档，旨在帮助用户顺利完成Torch 1.0.0版本的安装过程。该指南涵盖了一系列操作系统上的安装步骤，并提供了常见问题解答和技术支持信息。无论您是初学者还是经验丰富的开发人员，《Torch 1.0.0 安装指南》都是不可或缺的参考资料。 最新torch安装版本为1.0.0，适用于Windows系统、Python 3.6环境以及pip工具，并支持无CUDA的安装轮子。
  • torch-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64-wheel
    优质
    这是一款针对Python 3.6版本的torch库Windows AMD64位安装包，可用于快速安装和部署深度学习环境。 清华源镜像无法安装成功，但通过下载文件 `torch=1.0.0` 安装成功。环境：Windows 10, Python 3.6, Anaconda 3。 步骤如下： 1、进入已配置好的Anaconda TensorFlow环境（Python版本为3.6，TensorFlow版本为1.12.0）。 2、安装 `torch=1.0.0` ，使用命令：`pip install torch-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl` 3、还需安装 `torchvision==0.2.0`，在Anaconda Prompt中输入以下命令进行安装： ``` pip --default-timeout=6000 install torchvision==0.2.0 ``` 4、测试：导入 torch 和 torchvision 库，并打印 torch 版本号。 ```python import torch import torchvision print(torch.__version__) ```
  • torch-1.0.0-cp36-cp36m-windows-amd64.zip
    优质
    这是PyTorch深度学习框架版本1.0.0的Windows 64位安装包，适用于Python 3.6环境。下载后解压即可获得安装文件。 由于PyTorch的安装包来自国外源，在使用pip或conda进行安装时经常会遇到超时错误。因此，离线安装是一个很好的选择。本人通过测试发现，.whl文件在网络环境较差的情况下下载速度非常慢，所以提供了已下载好的文件供其他人使用。推荐的安装环境是：Python 3.6及以上版本、CUDA 10.1和cuDNN 7.6。
  • NVIDIA Jetson平台Torch安装指南及Jetson-Inference使用教程
    优质
    本指南详细介绍了在NVIDIA Jetson平台上安装PyTorch的方法，并提供了Jetson-Inference库的基础使用教程，帮助开发者快速上手深度学习应用开发。 基于NVIDIA Jetson平台的Torch安装教程及Jetson-Inference使用是我最喜欢的部分之一。最近我一直在寻找适用于不同阶段的各种加速工具，而Jetson平台上的TensorRT则是在推理阶段非常实用的一种解决方案。我会在不久的将来专门写一篇总结文章来介绍各种不同的加速工具。 书中关于如何利用TensorRT的内容有些复杂，并且我在尝试安装时遇到了一些问题和挑战。在这里我想分享一下我最终成功完成安装的方法，希望能对其他人有所帮助。
  • Win32DiskImager-1.0.0-安装版.zip
    优质
    Win32 Disk Imager是一款用于创建和恢复SD卡及其他存储设备映像文件的实用工具。此版本提供便捷的安装程序，帮助用户快速配置软件环境。 Win32 Disk Imager 是一个用于将原始磁盘映像写入可移动设备或将可移动设备备份到原始图像文件的程序。它对于嵌入式开发非常有用，特别是在 Arm 开发项目（如安卓、Ubuntu on ARM）中。任何人都可以自由地分叉和修改此程序，并且补丁总是受欢迎的。 该版本适用于 Windows 7/8.1/10 系统，并应在 Windows Server 2008/2012/2016 上运行（尽管开发者尚未进行测试）。对于使用 Windows XP/Vista 的用户，请使用 v0.9 版本。 警告：在写入 USB 软盘驱动器时，可能会遇到问题（有时也会出现在其他 USB 设备上，但非常罕见），虽然这些问题已在 v1.0 中修复，但在将映像文件写入设备之前建议先执行“读取到临时文件”操作，并且如果此步骤失败，请报告故障并提供您的系统信息。 另外需要注意的是，如果您使用 Ramdisk 时程序可能会崩溃。目前开发者正在调试这个问题。
  • Crypto安装指南Crypto安装指南
    优质
    本指南详细介绍了如何在不同操作系统上安装和配置Crypto软件或服务，帮助用户快速入门并掌握基本操作。 安装Crypto的步骤总结，自己成功安装后记录下来以便下次使用。
  • torch 1.9.0, cuda 10.2, py38, linux (torch GPU pip安装包)
    优质
    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。
  • libwebkitgtk-1.0.0的RPM安装包
    优质
    简介：此资源提供libwebkitgtk-1.0.0的RPM格式安装包，方便用户在基于Red Hat的Linux发行版上快速安装和使用WebKit GTK+库。 在Linux环境下部署Kettle并尝试执行kitchen.sh文件时报错后，安装libwebkitgtk1.0.0的rpm包提示找不到可用软件包libwebkitgtk。
  • CUDA Cudnn Torch Torchvision 安装包
    优质
    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。