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torch-1.4.0a0+f43194e-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl

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简介：
这是一个专为运行ARMv7架构Linux系统的设备编译的PyTorch库二进制文件，适用于Python 3.7环境。 要使用树莓派安装torch的whl文件，请先确保已安装相关依赖。然后，进入包含whl文件的目录，并运行命令 `sudo pip3 install xxx` 进行安装。

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  • torch-1.4.0a0+f43194e-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl
    优质
    这是一个专为运行ARMv7架构Linux系统的设备编译的PyTorch库二进制文件，适用于Python 3.7环境。 要使用树莓派安装torch的whl文件，请先确保已安装相关依赖。然后，进入包含whl文件的目录，并运行命令 `sudo pip3 install xxx` 进行安装。
     
  • opencv_python-4.5.5.64-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl
    优质
    这是一份Python绑定版本的OpenCV库的二进制安装包，适用于使用CPython 3.7编译的Linux ARM v7架构设备。具体版本为4.5.5.64。 OpenCV ARM Python3.7安装包适用于树莓派使用。
     
  • dlib-19.18.0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl
    优质
    这是一份针对Python 3.7版本的dlib库在Linux ARM v7架构下的whl安装包，便于快速安装和使用。 Python人脸识别face_recognition模块的依赖适用于运行Python 3.7的树莓派环境。
     
  • scipy-1.3.1-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl
    优质
    这是一个专为Linux ARMv7l架构编译的SciPy库二进制轮文件，适用于Python 3.7环境，版本号为1.3.1。 适用于Python 3.7 ARM7版本的树莓派3B，可以直接使用pip安装，已经亲测可用。直接pip安装即可，已确认有效。
     
  • dlib-19.14.0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl包
    优质
    这是一个针对Python 3.7版本的dlib库（版本19.14.0）的二进制安装包，适用于Linux系统上的ARMv7架构设备。 适用于Python3.7的dlib19.14 ARM7版本在树莓派3B上可以直接安装并已亲测可用。直接安装即可使用，效果良好。
     
  • torch-1.5.0-cp37-cp37m-win_amd64-wheel
    优质
    这段简介描述的是一个Python包文件：torch-1.5.0-cp37-cp37m-win_amd64-whl，它是PyTorch深度学习框架的Windows 64位安装版本，适用于Python 3.7环境。 torch-1.5.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
     
  • torch-1.7.0a0-cp37-cp37m-linux_mips64-wheel.whl
    优质
    这是一个针对Python 3.7版本在Linux MIPS64架构下的Torch深度学习框架whl安装文件，版本为1.7.0 alpha 0。 torch-1.7.0a0-cp37-cp37m-linux_mips64.whl
     
  • torch-1.6.0-cp37-cp37m-win_amd64-wheel
    优质
    这是PyTorch库的一个特定版本（1.6.0）的Windows AMD64架构下的Python wheel文件，适用于Python 3.7环境。 PyTorch可以通过pip直接安装轮子文件。使用NumPy需要确保其版本为1.8.4+mkl或以上。
     
  • torch-1.8.0a0-cp37-cp37m-linux_x86_64-wheel
    优质
    这是一款针对Python 3.7版本编译的PyTorch深度学习框架的预编译安装包，适用于Linux x86_64架构系统。它提供了一个alpha版本（1.8.0a0），允许开发者早期测试新功能和改进。该文件为wheel格式，便于使用pip工具进行快速安装与管理。 torch开发版1.8.0a0编译后的安装包支持cuda11.1，并且是在gcc 9.3.0-17ubuntu20.04环境下进行编译的。
     
  • torch-1.2.0-cp37-cp37m-win_amd64-wheel
    优质
    这是一段PyTorch深度学习框架的安装文件描述，具体版本为1.2.0，适用于Python 3.7环境，专为Windows系统的AMD64处理器设计。 使用torch库在Windows 10系统上进行GPU加速开发时，请确保安装了64位的Python环境，并且已经配置好了英伟达显卡驱动以及CUDA 10版本。这样可以充分利用硬件资源来提升深度学习模型训练的速度和效率。