Advertisement

适用于 TX2 jetpack 4.4 的 PyTorch 1.7.0 (Python 3.6) 安装包

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本安装包专为NVIDIA Jetson TX2设计,提供PyTorch 1.7.0与Python 3.6的兼容支持,适用于Jetpack 4.4版本。轻松实现深度学习模型部署。 适用于 Jetsion TX2 jetpack 4.4 和 python3.6 的 Pytorch 1.7.0 whl 文件,方便不能从官网下载的同学使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • TX2 jetpack 4.4 PyTorch 1.7.0 (Python 3.6)
    优质
    本安装包专为NVIDIA Jetson TX2设计,提供PyTorch 1.7.0与Python 3.6的兼容支持,适用于Jetpack 4.4版本。轻松实现深度学习模型部署。 适用于 Jetsion TX2 jetpack 4.4 和 python3.6 的 Pytorch 1.7.0 whl 文件,方便不能从官网下载的同学使用。
  • TX2 JetPack 4.4
    优质
    TX2 JetPack 4.4安装包包含了为NVIDIA TX2平台进行系统级驱动及库文件更新所需的一切,适用于开发者快速搭建基于Jetson TX2的嵌入式AI项目环境。 英伟达官网有时会很慢,想给TX2刷机JetPack4.4的朋友可以在博主的博客里下载相关文件并查看教程,博主已亲自测试过。
  • Python 3.6&3.7PyTorch whl.zip
    优质
    该压缩文件包含适用于Python 3.6和3.7版本的PyTorch库whl安装包,便于用户直接通过pip命令快速安装。 PyTorch是一款开源的深度学习框架,由Facebook的AI研究团队开发,旨在提供一个动态计算图模型,便于研究人员和开发者进行高效的实验和模型构建。本段落将深入探讨如何使用Python 3.6和3.7环境下的whl安装文件来安装PyTorch。 whl(Wheel)是一种Python二进制包格式,它使得Python库的安装过程更加简单快捷,并且避免了编译源代码的过程。在给定的压缩包中包含了两个whl文件:torch-0.4.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl和torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl,分别对应于Python 3.7和3.6版本,并且都是为Windows操作系统上的64位系统设计的。 1. torch-0.4.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl: 这个文件是针对Python 3.7环境的,其版本号为0.4.1。其中cp37代表的是Python的版本,而cp37m表示该whl包适用于特定于Python 3.7的应用程序二进制接口(ABI)和多架构支持;win_amd64则表明这是专为Windows操作系统上的64位系统编译。 2. torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl: 同样,这个文件适用于Python 3.6环境,版本号是0.4.0。其命名规则与上述相同,只是指定了不同的Python版本(即cp36和cp36m代表的是针对Python 3.6的ABI)。 要在相应的环境中安装这些whl文件,请先解压下载的zip压缩包,并使用pip命令进行安装操作。例如,在Python 3.7环境下: ``` pip install torch-0.4.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl ``` 而在Python 3.6环境中,则需要执行如下指令: ``` pip install torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl ``` 请注意,确保你的环境已经安装了最新版本的pip。这可以通过运行`pip install --upgrade pip`来实现。 此外,为了保证安装顺利,请确认Python环境是64位,并且已正确配置C++编译器(某些依赖可能需要在安装过程中进行编译)。 成功完成上述步骤后,你可以通过导入torch模块并执行一些基本操作来测试是否已经正确地安装了PyTorch。例如: ```python import torch print(torch.__version__) ``` 如果输出的是一个版本号,则说明你已成功安装PyTorch,并可以开始利用它来进行深度学习项目的构建、神经网络的创建,以及自动微分等任务。 此外,通过使用whl安装文件,用户可以在Python 3.6或3.7环境中快速而便捷地完成PyTorch的安装。这为开展深入的学习探索和实践提供了便利条件。请根据自己的环境选择合适的whl文件,并确保其兼容性以避免潜在的问题出现。
  • Jetson-TX2-PyTorch: 在Nvidia Jetson TX1/TX2PyTorch
    优质
    本项目提供在NVIDIA Jetson TX1和TX2开发板上安装PyTorch的详细教程,帮助开发者快速搭建深度学习环境。 在NVIDIA Jetson TX1/TX2上安装PyTorch是一个相对简单快捷的过程。作为新的深度学习框架,它在这两个板子上的运行效果很好,并且与TensorFlow不同的是,在TX1上构建时不需要外部交换分区。 尽管TX2具有32GB的eMMC空间,但TX1的空间只有其一半大小,由于JetPack、Ubuntu软件包和安装工件的限制,很容易耗尽存储空间。这里提供了一些清理方法来解决这一问题,并且这些步骤倾向于极简主义风格。 PyTorch开发人员推荐使用Anaconda发行版进行部署。然而,在ARM64架构下找到最新的Anaconda设置版本有些困难,所以我选择了全局Python库来进行安装。 提示:在TX2上运行~/jetson_clocks.sh脚本可以加速CPU的执行并启用多个内核,从而将PyTorch编译时间从大约45分钟减少到37分钟左右。虽然我还没有在TX1上测试过这一点,但预计速度提升效果应该类似。
  • Python 3.6
    优质
    Python 3.6安装包提供了在计算机上安装和配置Python编程语言3.6版本所需的所有文件。此版本引入了多项改进与新特性,支持开发者进行高效编程。 在使用OpenCV时遇到了一些API无法使用的的问题,因此我卸载了新版本的Python 3.6安装包,并重新安装了一个低版本。
  • Python 3.6
    优质
    Python 3.6安装包包含了运行和开发Python程序所需的所有文件。下载并正确安装该包,即可开始使用最新特性和改进的功能进行编程。 在CentOS7下安装的Python3.6可以与系统自带的2.7.5共存。
  • Python 3.6 Pandas (Win64)
    优质
    本安装包适用于Windows 64位系统的Python 3.6环境,提供强大的数据处理库Pandas,方便用户进行数据分析和操作。 Pandas提供了许多能够帮助我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据显示环境的重要因素之一。
  • Python 3.6 64位
    优质
    Python 3.6 64位安装包 是为运行64位操作系统的用户提供的官方版本。此版本提供了增强的语言特性及性能改进,适合于开发人员和科研工作者进行高级编程与数据分析。 Python的一个设计目标是提高代码的可读性。它使用常见的标点符号和英文单词来使代码看起来整洁美观。与C或Pascal这样的静态语言不同,Python不需要重复书写声明语句,并且其语法中没有那么多特殊情况和意外情况。
  • AARCH64版本Jetpack
    优质
    本简介提供关于AARCH64架构设备适用的NVIDIA Jetpack SDK安装包的相关信息,旨在帮助开发者便捷地获取和安装针对ARM64处理器优化的软件开发工具。 适用于Jetson TX2的刷机操作或仅获取AARCH64架构的CUDA及CUDNN的方法。
  • mycat-1.7.0.zip
    优质
    这是一个包含MyCat数据库中间件1.7.0版本软件的安装包,可用于数据库集群管理和分片处理。 mycat-1.7.0.zip