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NVIDIA平台Torch-2.0.0.nv23.05-cp38-cp38-linux-aarch64安装包

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  •      文件类型：WHL

简介：
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。

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  • 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。
     
  • ONNXRuntime-GPU-1.15.1-cp38-cp38-linux-aarch64.whl.zip
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    此文件为适用于Linux系统（aarch64架构）的Python包，名称为ONNXRuntime-GPU，版本号为1.15.1，需使用CPython 3.8解释器环境。该软件包支持GPU加速，用于高效运行ONNX模型。 标题 onnxruntime-gpu-1.15.1-cp38-cp38-linux-aarch64.whl.zip 提供的信息是关于 ONNX Runtime 的一个特定版本，适用于 GPU 加速，并且是为基于 ARM 架构的 Linux 系统（如 NVIDIA Jetson 平台）编译的。描述中提到它兼容 JetPack 5.1.1，这是 NVIDIA 为 Jetson 设备提供的软件开发套件，内含操作系统、驱动程序和库。特别指出，此版本是针对预装 Python 3.8 的系统编译的，不建议升级默认的 Python 版本。 ONNX Runtime 是一个高性能的运行时框架，用于执行优化后的机器学习模型。它是开放神经网络交换（ONNX）格式的一部分，允许模型在不同的框架之间进行互操作。这里的 GPU 后缀表示该版本支持使用图形处理器（GPU）进行计算，这对于需要高效并行计算的深度学习应用至关重要。 在 Jetson 平台使用 ONNX Runtime 可以充分利用其嵌入式 GPU 的计算能力，加速推理过程。JetPack 包括 Linux 4 Tegra (L4T) 内核、NVIDIA CUDA、cuDNN 和 TensorRT 等工具，这些都是深度学习和计算机视觉应用的必备库。5.1.1 版本确保了与 ONNX Runtime 的兼容性，提供了稳定的开发环境。 标签 linux 暗示这个软件包是为 Linux 设计的，特别是针对 ARM 架构的 Linux 系统如 NVIDIA Jetson Nano、TX2 或 Xavier 等开发板。这些设备通常用于边缘计算，其中 ONNX Runtime 可以帮助实现低延迟和高效的模型推理。 压缩包中的 使用说明.txt 文件很可能是提供安装和使用 ONNX Runtime 的指南，包括如何在 Jetson 设备上安装 whl 包、配置环境变量以及运行示例代码的步骤。onnxruntime_gpu-1.15.1-cp38-cp38-linux_aarch64.whl 是实际的软件包，可以通过 Python 的 `pip` 工具方便地安装到系统中。 总结来说，这个压缩包提供了一个针对 NVIDIA Jetson 平台和 Python 7 环境优化的 ONNX Runtime GPU 版本。用户可以按照 使用说明.txt 来在 JetPack 5.1.1 下安装并利用此框架进行高效的深度学习推理。使用 ONNX Runtime 可以充分利用 Jetson 设备的 GPU 加速能力，提高模型运行效率。
     
  • onnxruntime-gpu-1.17.0-cp38-cp38-linux-aarch64-whl-zip
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    ONNX Runtime GPU 1.17.0 是一款针对Linux ARM64架构优化的Python包，兼容Python 3.8版本，支持GPU加速深度学习模型的高效执行。 标题中的“onnxruntime-gpu-1.17.0-cp38-cp38-linux-aarch64.whl.zip”表示这是一个专为GPU优化的ONNX运行库压缩包，版本号为1.17.0，适用于Python 3.8，并且是针对Linux平台上的ARM架构（aarch64）设计。ONNX（Open Neural Network Exchange）运行时是一个跨框架推理引擎，旨在加速机器学习模型在部署和执行过程中的效率。 描述中提到的“适用JetPack 5.1.2，jetson自带的python3.8环境，请勿升级jetson系统默认python3版本”，意味着这个ONNX运行库与NVIDIA Jetson开发套件中的JetPack 5.1.2版兼容。用户在使用此库时需要确保设备上安装的是官方提供的Python 3.8，而不是更新到更高版本的Python，以避免出现兼容性问题。 标签“linux”表明了这个库是专为Linux操作系统设计，并且特别适用于基于ARM架构（如NVIDIA Jetson系列）的硬件平台。压缩包内包含了一个名为“使用说明.txt”的文件，其中详细介绍了如何在Jetson设备上安装和使用ONNX运行时库的方法，包括解压、依赖项处理以及模型测试等步骤。“onnxruntime_gpu-1.17.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl”是Python的wheel文件格式，可以直接通过pip命令进行安装。 在实际操作中需要注意以下几点： 1. 确保Jetson设备已更新到JetPack 5.1.2，并保持默认Python版本未被修改。 2. 解压“onnxruntime-gpu-1.17.0-cp38-cp38-linux-aarch64.whl.zip”文件，获取wheel文件。 3. 使用pip命令安装该库，具体格式为`pip install `。 4. 安装过程中可能会自动处理依赖项，如CUDA和cuDNN等GPU加速库。如果需要手动配置，则务必确保正确设置这些环境变量。 5. 安装完成后，在Python代码中导入`onnxruntime`模块，并加载ONNX模型进行推理测试。 通过使用ONNX运行时，开发人员可以将训练好的机器学习模型部署到Jetson设备上，实现高效的推理任务。这对于需要在资源受限的硬件环境中执行实时和低延迟计算的应用场景来说至关重要。
     
  • torch-1.8.1-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
    优质
    这是一份Python包文件，具体来说是PyTorch库版本1.8.1针对Linux系统（基于ARM架构）且兼容CPython 3.8的二进制轮子包。 PyTorch 1.8.1, Python 3.8 和 CUDA 10.2适用于NVIDIA Jetson平台。
     
  • torch-1.8.0-cp38-cp38-manylinux_x86_64.whl
    优质
    这是一份Python包文件，具体来说是PyTorch深度学习框架的二进制whl文件，适用于CPython 3.8版本以及x86-64架构的Linux系统。安装此文件可便捷地使用PyTorch库进行机器学习和AI开发工作。 torch-1.8.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl
     
  • torch-1.7.0-cp38-cp38-manylinux_x86_64.whl
    优质
    这是一个针对Python 3.8版本编译的Torch库（版本1.7.0）的二进制文件，适用于x86_64架构的Linux系统。安装后可提供强大的GPU加速计算功能，用于深度学习和AI研究开发。 torch-1.7.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl 是 PyTorch 1.7.0 的 whl 文件，适用于 Linux 64 位系统以及 Python 3.8 环境。
     
  • torch-1.11.0-cp38-cp38-linux_aarch64.zip
    优质
    这是一个针对Linux ARM64架构的Python包文件，包含PyTorch深度学习框架版本1.11.0，适用于CPython 3.8环境。 标题中的torch-1.11.0-cp38-cp38-linux_aarch64.zip表明这是一个特定版本的PyTorch——即1.11.0，针对Python 3.8编译，并且专为Linux架构的ARM64（如Jetson设备）设计。PyTorch是一个流行的开源深度学习框架，支持动态计算图以提高模型构建灵活性，并兼容静态图来满足特定需求。此版本号代表了该软件包的一个更新版本，可能包括性能优化、新特性以及错误修复。 描述中的jetson上的whl包表明这个压缩文件包含的是适用于NVIDIA Jetson系列开发板的预编译Python wheel包。Jetson是NVIDIA推出的嵌入式计算平台，常用于边缘计算和AI应用领域，例如机器人技术、自动驾驶系统及智能物联网设备。Wheel包是一种预先编译好的软件格式，在安装时无需再进行额外的编译步骤，这对于资源有限的开发板来说非常有用。 标签jetson torch进一步确认了这是专门针对Jetson平台设计的PyTorch库版本。在Jetson上使用PyTorch可以让开发者直接在其边缘设备上运行深度学习模型，并实现本地推理功能，从而减少对远程服务器或云服务的需求，同时提高数据处理速度和隐私保护。 压缩包内的“使用说明.txt”文件可能包含有关如何安装与配置此特定PyTorch版本的指导信息。这些文档通常会提供详细的步骤、注意事项及潜在问题解决方案等内容，对于确保在Jetson设备上成功部署并运行深度学习应用至关重要。 该压缩包内含一个专为NVIDIA Jetson平台优化的PyTorch 1.11.0版本，使用户能够在资源受限的嵌入式系统中实现高效的机器学习和人工智能功能。开发者需按照文档中的指引通过Python pip工具或其他方式安装torch-1.11.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl包至其Jetson操作系统内，从而在边缘设备上进行深度模型的训练与推理工作。
     
  • torch-1.7.1-cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl
    优质
    这是一款专为Windows amd64平台设计的Python包，名为torch-1.7.1，适用于CPU环境且兼容Python 3.8版本。它以wheel（.whl）格式封装，方便用户直接安装使用，无需编译。此软件包主要功能是支持深度学习与AI开发。 在包含torch安装包的文件夹中打开cmd命令行窗口，输入 `pip install torch-1.7.1+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl` 即可进行安装。