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torch-1.4.0-cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl

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简介：
这是一个专为Windows 64位系统设计的Python包，名为torch-1.4.0，适用于Python 3.8版本，无需GPU支持。该文件格式为wheel（.whl），便于直接安装使用PyTorch深度学习框架。 在Windows环境下安装CPU版本的PyTorch包时，如果通过pip或conda在线安装不成功的话，可以尝试下载离线安装文件。该文件名为：torch-1.4.0+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl。

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  • torch-1.4.0-cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl
    优质
    这是一个专为Windows 64位系统设计的Python包，名为torch-1.4.0，适用于Python 3.8版本，无需GPU支持。该文件格式为wheel（.whl），便于直接安装使用PyTorch深度学习框架。 在Windows环境下安装CPU版本的PyTorch包时，如果通过pip或conda在线安装不成功的话，可以尝试下载离线安装文件。该文件名为：torch-1.4.0+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl。
     
  • 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。
     
  • torch-1.8.0-cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl
    优质
    这是一个针对Windows AMD64架构的操作系统的Python轮子文件，包含了PyTorch深度学习框架1.8.0版本的CPU版安装包，适用于Python 3.8环境。 适用于无GPU环境且使用Python 3.8的Windows 64位系统。下载后直接通过pip安装。安装完成后，请运行命令 `pip install torch==1.8.0+cpu torchvision==0.9.0+cpu torchaudio===0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html`，这将自动下载并安装所需的torchvision和torchaudio库。
     
  • torch-1.7.0-cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl
    优质
    这是一份Python库文件，具体为PyTorch深度学习框架版本1.7.0的CPU版安装包，适用于Windows 64位系统和Python 3.8环境。 torch-1.7.0+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl是配合PyTorch使用的图像处理必备包。对于今后使用PyTorch而言，Anaconda是一站式的选择方案，因为“人生苦短”。Anaconda搭配VSCode和PyTorch的组合非常好用，值得推荐！
     
  • torch-1.5.0-cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl
    优质
    这是一款名为torch-1.5.0-cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl的Python软件包，专为Windows 10 amd64平台设计，用于安装PyTorch深度学习框架的CPU版本，支持Python 3.8环境。 由于国内访问权限问题，Python 3.8 对应的 PyTorch 安装速度较慢。为此提供了一个安装包，帮助大家解决这一问题，并能够使用该包进行开发工作。
     
  • torch-scatter-2.0.9-cp38-cp38-win_amd64.whl
    优质
    torch-scatter-2.0.9-cp38-cp38-win_amd64.whl 是为Windows 10/11 AMD64架构编译的Python包，适用于Python 3.8版本，提供高效的数据操作功能，特别增强PyTorch框架在图形和模型训练中的性能。 安装torch_scatter可以通过下载对应的.whl文件后使用pip进行安装。对于Windows系统用户，可以直接通过命令`pip install torch_scatter-2.0.9-cp38-cp38-win_amd64.whl`来完成安装过程。
     
  • 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。
     
  • Python库 | rapidfuzz 1.4.0 cp38 cp38 win32 whl
    优质
    rapidfuzz 1.4.0 是一个专为Python 3.8版本在Windows系统下编译的快速模糊匹配库，适用于高效处理字符串相似度计算。 资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：rapidfuzz-1.4.0-cp38-cp38-win32.whl 安装方法可参考相关文档或官方指导。