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TensorFlow-1.13.1-cp36-cp36m-linux_x86_64（未启用XLA编译选项，支持GPU计算能力3.0...）

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简介：
这是一个特定版本的TensorFlow软件包，适用于Python 3.6环境，并兼容Linux系统。它专为x86-64架构设计，虽然没有采用实验性加速库(XLA)进行优化，但依然全面支持GPU计算能力达到3.0及以上的设备。 TensorFlow版本：1.13.1（自己源码编译的，最低GPU计算能力要求为3.0） TensorFlow安装路径： [/usr/local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_estimator/python/estimator/api, /usr/local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow, /usr/local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/_api/v1]

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  • TensorFlow-1.13.1-cp36-cp36m-linux_x86_64（未启用XLA编译选项，支持GPU计算能力3.0...）
    优质
    这是一个特定版本的TensorFlow软件包，适用于Python 3.6环境，并兼容Linux系统。它专为x86-64架构设计，虽然没有采用实验性加速库(XLA)进行优化，但依然全面支持GPU计算能力达到3.0及以上的设备。 TensorFlow版本：1.13.1（自己源码编译的，最低GPU计算能力要求为3.0） TensorFlow安装路径： [/usr/local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_estimator/python/estimator/api, /usr/local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow, /usr/local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/_api/v1]
     
  • TensorFlow-GPU-1.13.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
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    这是一个为Python 3.6编译的TensorFlow GPU版1.13.1安装包，适用于兼容manylinux1平台的x86-64架构系统，支持在GPU上进行高效的机器学习和深度学习研究。 tensorflow_gpu-1.13.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl是一个用于数值计算的开源软件库TensorFlow的数据包。该软件采用数据流图（data flow graphs）进行操作，其中节点表示数学运算，而连接这些节点之间的线则代表多维数据数组——张量(tensor)。这种灵活架构允许在多种平台上执行计算任务，包括台式机中的单个或多个CPU和GPU、服务器以及移动设备等。
     
  • TensorFlow-1.12.0-cp36-cp36m-linux_x86_64
    优质
    这是一个针对Python 3.6版本的TensorFlow 1.12.0软件包，适用于Linux x86_64架构系统。该版本提供高效的机器学习和深度学习计算能力。 TensorFlow是由Google Brain团队开发的开源深度学习框架之一，在全球范围内广泛使用。这个名为“tensorflow-1.12.0-cp36-cp36m-linux_x86_64”的压缩包，是针对Python 3.6编译并适配于Linux系统的TensorFlow特定版本——1.12.0。它包含了运行TensorFlow所需的全部核心库和依赖项，并支持CUDA10环境下的高效计算。 理解TensorFlow的核心概念至关重要：这是一个数据流图的计算框架，其中节点代表数学操作，边则表示这些节点间的数据流动关系。开发者通过定义这样的图形来构建模型，在执行阶段（即会话Session）中运行它们。其功能包括但不限于神经网络建模、梯度下降优化和自动微分。 TensorFlow 1.12.0版本是一个稳定版本，于2018年发布，并可能包含了一些新特性、性能改进以及问题修复等更新内容。例如，它可能会提升模型训练的效率，增强对分布式计算的支持，并改善API的易用性。 在这个特定版本中，“cp36”表示该库是为Python 3.6解释器编译的，“cp36m”则指代其与Python小端格式ABI兼容。而“linux_x86_64”说明了它专为Linux系统的x86-64架构设计。 此外，压缩包中提到的“cuda10”，表明此版本集成了NVIDIA CUDA工具包，允许用户在支持CUDA的GPU硬件上进行加速计算。这利用了GPU的强大并行处理能力来显著提升深度学习模型训练等任务的速度和效率。 安装完成后，“tensorflow-1.12.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl”文件将被创建，这是一个Python二进制包格式（wheel）。通过pip工具可以轻松地直接安装此文件。用户只需运行`pip install tensorflow-1.12.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl`命令即可完成在满足特定环境要求的系统上的TensorFlow安装过程。 总之，这个压缩包提供了一个集成CUDA 10支持的TensorFlow版本——适用于Python 3.6和Linux x86-64架构，为深度学习研究与应用提供了强大的计算基础。无论是新手还是资深开发者都能从中受益，利用其强大功能进行模型训练及实验探索人工智能领域的新可能。
     
  • TensorFlow-GPU-1.5.0-cp36-cp36m-win_amd64.zip
    优质
    这是一个针对Windows 64位操作系统的TensorFlow GPU版本（1.5.0）安装包，适用于Python 3.6环境，可以加速机器学习和深度学习任务。 tensorflow_gpu-1.5.0-cp36-cp36m-win_amd64 whl
     
  • TensorFlow-GPU-1.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
    优质
    这是一份专为Windows 10 64位系统编译的Python wheels文件，用于安装TensorFlow 1.4.0 GPU版本，支持Python 3.6环境。该版本优化了GPU计算能力，加快深度学习训练速度。 官网下载TensorFlow速度较慢，这里提供TensorFlow最新版的镜像文件以加快大家的下载速度。请使用TensorFlow 1.4 GPU版本。
     
  • TensorFlow-GPU-2.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
    优质
    这是一个针对Windows 10操作系统的Python安装包文件，用于在GPU上安装和配置TensorFlow深度学习框架2.4.0版本。要求Python版本为3.6.x。安装后可加速机器学习模型的训练过程。 tensorflow_gpu-2.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 是 Python 3.6 版本对应的 TensorFlow GPU 版的安装文件，可以通过 pip 命令进行安装。
     
  • spconv-1.2.1-cp36-cp36m-linux_x86_64-whl
    优质
    这是一段SpConv库版本1.2.1针对Python 3.6环境编译的Linux x86_64架构下的whl安装包，便于在相应环境下快速部署和使用。 安装spconv-v1.2.1于Python 3.6及CUDA 11.3的Ubuntu系统上，请使用pip命令：`pip install spconv-1.2.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl`。
     
  • pyltp-0.2.1-cp36-cp36m-linux_x86_64-whl
    优质
    这是一个Python包 pyltp 的版本文件，具体来说是0.2.1版，适用于CPython 3.6编译器，在Linux x86_64架构下运行。 在Python 3.6的CentOS环境下，可以直接使用pip install命令安装预编译好的pyltp文件。如果选择自己编译，则需要先安装多个依赖库。
     
  • TensorFlow-GPU-1.13.1-cp37
    优质
    TensorFlow-GPU-1.13.1-cp37是一款专为Python 3.7编译的机器学习框架TensorFlow版本，支持GPU加速，适用于深度学习模型的研发与训练。 tensorflow_gpu-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl 是适用于 Python 3.7 的 TensorFlow-GPU 版本，可以与 CUDA 和 cuDNN 配合使用。
     
  • torch-1.5.0+cu101-cp36-cp36m-linux_x86_64-whl
    优质
    这是PyTorch深度学习框架的一个特定版本（1.5.0）的Python安装包，适用于CUDA 10.1和CPython 3.6环境下的Linux系统。 网速慢的用户可以在这里下载PyTorch的安装文件：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html