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torch-1.2.0-cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl

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简介：
这是一份Python库文件，具体而言是PyTorch深度学习框架版本1.2.0针对CPU环境、Python 3.7版本编译的安装包，适用于Windows 64位操作系统。 PyTorch的安装文件来自官网，适用于Python 3.7版本的Windows平台。

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  • torch-1.2.0-cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl
    优质
    这是一份Python库文件，具体而言是PyTorch深度学习框架版本1.2.0针对CPU环境、Python 3.7版本编译的安装包，适用于Windows 64位操作系统。 PyTorch的安装文件来自官网，适用于Python 3.7版本的Windows平台。
     
  • torch-1.7.0-cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl
    优质
    这是一个专为Windows amd64系统设计的Python包，名为torch-1.7.0，适用于CPU环境和Python 3.7版本。它以wheel（.whl）格式发布，便于安装与管理。 pyTorch安装包适用于PyTorch 1.7.0版本的离线安装，对应Python为3.7版本，并且是针对Windows 64位系统的无CUDA加速版本。
     
  • 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。
     
  • torchvision-0.4.0-cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl
    优质
    这是一款针对Windows系统的Python扩展库文件，用于安装PyTorch的视觉数据集、模型和转换工具（torchvision）版本0.4.0，适用于Python 3.7且不含CUDA支持。 PyTorch的安装文件来自官网，适用于Python 3.7版本和Windows平台。
     
  • 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-1.6.0-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-1.4.0-cp37-cp37m-win_amd64-wheel
    优质
    这是一段用于Windows 64位系统的Python包，提供PyTorch深度学习框架1.4.0版本的安装文件，适用于Python 3.7环境。 torch-1.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl是PyTorch的一个安装文件，下载后可以通过pip命令快速完成安装。配置好CUDA和CUDNN可以支持GPU加速。
     
  • torch-1.1.0-cp37-cp37m-win_amd64-wheel
    优质
    这是一款专为Python 3.7版本编译的Torch库（版本1.1.0），适用于64位Windows系统，以wheel格式提供安装，便于开发者快速集成深度学习功能。 在Python 3.7环境下使用torch 1.1版本。
     
  • xgboost-1.0.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl
    优质
    这是一份Python库文件，具体来说是XGBoost（极致梯度提升算法）的Windows 64位安装包，适用于Python 3.7版本。该库提供高效灵活的梯度增强工具，广泛应用于机器学习领域。 xgboost支持64位编译，并兼容Python 3.7版本。可以直接使用pip install xgboost命令进行安装，操作简便快捷。需要注意的是，建议使用的Python环境也是64位的。