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torch==1.9.0+cu111 & torchaudio==0.9.0 & torchvision==0.10...

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • torchvision-0.9.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl
    优质
    这是一个专为Windows 10或更高版本的64位系统设计的Python库安装文件，名为torchvision，版本号为0.9.0，与CUDA toolkit 11.1兼容，并适用于Python 3.8环境。 适用于Python 3.8，CUDA 11.1版本，本人的显卡是RTX 3060。
     
  • 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）
     
  • PyTorch 离线安装完整包（torch-2.2.1、torchaudio-2.2.1、torchvision-0.17.1）
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    本资源提供PyTorch框架及其相关组件（torch-2.2.1、torchaudio-2.2.1、torchvision-0.17.1）的离线安装完整包，适用于无网络环境下的快速部署。 使用 Python 3.10.14 版本，并且安装了 torch-2.2.1、torchaudio-2.2.1 和 torchvision-0.17.1，以及相关的依赖包。
     
  • torchvision版本0.9.0
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    torchvision 0.9.0是PyTorch社区维护的一个库的新版本，提供了常用的图像变换、流行的数据集和实用工具，支持计算机视觉任务的高效开发。 安装PyTorch 1.7到1.8都使用torchvision-0.9.0版本。如果有需要的可以拿走。
     
  • torch与torchvision
    优质
    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。
     
  • torchvision-0.9.1+cu111-cp37-cp37m-win_amd64.whl
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    这是PyTorch库中的一个第三方库torchvision的安装包，版本为0.9.1，适用于CUDA 11.1和Python 3.7环境下的Windows系统。 官网下载的文件是 torchvision-0.9.1+cu111-cp37-cp37m-win_amd64.whl。重新安装时出现问题了，上传一份备份。
     
  • torchvision-0.10.1+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl
    优质
    此文件为PyTorch库torchvision的Windows安装包，版本号为0.10.1，与CUDA 11.1兼容，适用于Python 3.8环境。 torchvision-0.10.1+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl
     
  • 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。