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该文件名为scipy-1.2.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.zip。

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简介:
scipy-1.2.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl 及其 3399pro 安装包已准备就绪。

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  • scipy-1.2.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.zip
    优质
    这是一个专为Python 3.6版本编译的SciPy库(版本1.2.0)的压缩包,适用于Linux系统的ARM架构(如树莓派)。 在3399pro设备上安装scipy-1.2.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl。
  • scipy-1.2.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是一个专为Python 3.6版本编译的SciPy库二进制轮文件,适用于Linux系统的ARM架构(aarch64),版本号为1.2.0。 安装scipy的特定版本可以使用以下命令:pip3 install scipy-1.2.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl。
  • scipy-1.4.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是SciPy 1.4.1版本的一个Python软件包,适用于CPython 3.6环境下的Linux ARM64架构系统。它包含了用于科学计算的高效计算函数和算法。 在Jetson Nano下为Python 3.6编译scipy源码包花费了两天时间,填了很多坑,并下载了许多必要的依赖包才成功安装出来,整个过程非常艰难。
  • scipy-1.3.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是一个针对Python 3.6版本,在Linux ARM64架构系统上运行的SciPy库(版本1.3.0)的二进制安装包,扩展了数学、科学和工程计算功能。 Ubuntu 18.04也可以安装。直接通过apt安装的版本是0.19,并不包含1.3版本。要安装特定版本,请使用命令 `sudo pip install` 进行安装。
  • torch-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.zip
    优质
    这是一个针对Python 3.6版本编译的PyTorch深度学习框架1.6.0版本的Linux ARM64架构安装包。 官方版本的PyTorch用于Jetson开发使用。如果有任何安装问题,可以私信我寻求解答并探讨原因。
  • torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.zip
    优质
    此文件为PyTorch深度学习框架版本1.7.0针对Python 3.6环境在Linux aarch64架构下的安装包,适用于ARM服务器或设备。 wget https://nvidia.box.com/shared/static/p57jwntv436lfrd78inwl7iml6p13fzh.whl -O torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev pip3 install Cython pip3 install numpy pip3 install torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
  • torch-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.zip
    优质
    这是一个针对Python 3.6版本的Linux aarch64架构的操作系统优化过的PyTorch深度学习框架安装包,版本为1.6.0。 根据互联网精神,本资源免费提供,无需收取任何费用。如果有遇到需要付费的情况,请通过私信联系以获取帮助。
  • Polygon3-3.0.9.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.zip
    优质
    这是一个针对Python 3.6版本在Linux ARM64架构下的polygon3库压缩文件,版本号为3.0.9.1。 Polygon3-3.0.9.1-cp36-cp36m-linux_aarch64是jeson上使用的whl包,在部署python版本的paddleocr时可能会用到。
  • torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是一份专为Python 3.6版本编译的Torch库二进制文件,适用于64位Linux ARM架构系统。它提供了丰富的张量计算功能和强大的深度神经网络支持。 Jetson Nano 安装 Torch 的方法可以在百度网盘找到:提取码为1111。另外,NVIDIA 推出了 PyTorch Docker 镜像,可以参考官方论坛的相关帖子。