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torch-1.7.1+cu110-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl Linux x86_64 离线安装包

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简介：
此为PyTorch 1.7.1版本针对Linux x86_64架构，兼容Python 3.7的离线安装文件，适用于CUDA 11.0。 torch-1.7.1+cu110-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl 和 torchvision-0.8.2+cu110-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl 文件由于超过 1G，无法上传，请自行下载。

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  • torch-1.7.1+cu110-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl Linux x86_64 离线安装包
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    此为PyTorch 1.7.1版本针对Linux x86_64架构，兼容Python 3.7的离线安装文件，适用于CUDA 11.0。 torch-1.7.1+cu110-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl 和 torchvision-0.8.2+cu110-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl 文件由于超过 1G，无法上传，请自行下载。
     
  • torch-1.8.0a0-cp37-cp37m-linux_x86_64-wheel
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    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-1.7.0-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-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。
     
  • GDAL-3.1.2-cp37-cp37m-win_amd64 安装包.whl
    优质
    这是一个针对Python 3.7版本的GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）3.1.2库的Windows安装包，适用于64位系统。 gdal 是一个用于处理地理空间数据的库，在 Python 3.7 版本中可以很方便地进行安装和使用。它提供了丰富的功能来操作栅格和矢量数据，包括投影转换、裁剪、合并等任务。用户可以通过 pip 安装 gdal，并利用其 API 来开发各种地理信息系统应用。
     
  • GDAL-3.1.3-cp37-cp37m-win_amd64 安装包.whl
    优质
    这是一个用于Python 3.7版本的GDAL库安装包，适用于64位Windows系统。该whl文件可以直接通过pip命令进行安装，以实现地理空间数据处理和分析功能。 从网站上下载了GDAL-3.1.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl文件。
     
  • spconv-1.2.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl文件下载
    优质
    这是一个名为spconv-1.2.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl的软件包下载页面，适用于在Linux系统上安装SpConv库，该库主要用于点云处理任务中高效的卷积操作。 实验环境：Ubuntu18.04+CUDA1.0.1+Python3.7+Pytorch1.5.0
     
  • tensorflow-2.7.2-cp37-cp37m-manylinux2010-x86_64.whl
    优质
    这是一个针对Python 3.7版本编译的TensorFlow 2.7.2库文件，适用于许多Linux系统（x86_64架构），扩展名为whl，便于在支持的操作环境中进行快速安装和使用。 Python烟花代码是一种利用编程语言生成视觉效果的创意项目。通过编写特定算法，可以在屏幕上模拟出类似真实烟花绽放的效果。这些代码通常包括随机数生成、图形绘制以及动画循环等技术，以创造出丰富多彩且动态变化的画面。这样的项目不仅能够锻炼程序员的技术能力，还能带来极高的娱乐价值和艺术美感。 对于有兴趣尝试的用户来说，可以先从简单的2D效果开始学习，逐步掌握更多高级技巧来提升视觉体验。此外，在实现烟花特效时还可以考虑加入声音元素或者其他互动功能以增强整体表现力。
     
  • TensorFlow-1.15.0-cp37-cp37m-manylinux2010-x86_64.whl
    优质
    这是一个针对Python 3.7版本的TensorFlow 1.15.0库的预编译二进制文件，适用于x86-64架构的Linux系统。安装后可直接用于深度学习和机器学习项目开发。 TensorFlow-1.15.0 适用于基于 Ubuntu 的 64 位系统以及 Python3.7 环境。
     
  • TensorFlow-1.15.0-cp37-cp37m-linux-aarch64-whl
    优质
    这是TensorFlow 1.15.0版本的Python安装包（wheel文件），适用于使用CPython 3.7编译环境的Linux系统上基于ARM架构的设备。 适配昇腾的TensorFlow插件1.15.0版本whl文件提供免编译安装选项。