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tensorflow-2.5.0+nv21.6-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

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简介：
这是一个针对TensorFlow 2.5.0版本的预编译Python轮文件，兼容NVIDIA CUDA 21.6和ARM架构（aarch64），适用于CPython 3.6环境。 tensorflow-2.5.0+nv21.6-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

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  • tensorflow-2.5.0+nv21.6-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
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    这是一个针对TensorFlow 2.5.0版本的预编译Python轮文件，兼容NVIDIA CUDA 21.6和ARM架构（aarch64），适用于CPython 3.6环境。 tensorflow-2.5.0+nv21.6-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
     
  • TensorFlow-1.15.5+nv21.6-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是一个针对ARM架构的Linux系统优化版本的TensorFlow 1.15.5软件包，与NVIDIA CUDA Toolkit 21.6兼容，适用于Python 3.6环境。 tensorflow-1.15.5+nv21.6-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl 适用于 NVIDIA Xavier NX 等设备，在 JetPack 4.5（基于 Ubuntu 18.04）环境下运行。
     
  • tensorflow-2.3.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是一个为配备ARM架构处理器的Linux系统准备的Python_wheel格式的TensorFlow 2.3.1安装包，兼容Python 3.6版本。 64位的TensorFlow针对ARM处理器架构进行了交叉编译生成，适用于树莓派、Jetson Nano、鲲鹏处理器PC电脑以及RK3389 64位系统上安装，并且与Python 3.6版本的64位环境完美兼容。它特别适配Ubuntu18.04操作系统。
     
  • TensorFlow-1.10.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是一个针对Python 3.6版本的TensorFlow 1.10.1库，适用于Linux操作系统下的aarch64架构处理器。安装此whl文件可让开发者在特定硬件上运行深度学习项目。 使用命令 `pip3 install tensorflow-1.10.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl` 安装指定的 TensorFlow 版本。
     
  • TensorFlow-2.2.0+NV20.6-CP36-CP36M-Linux_AARCH64.whl
    优质
    这是一段用于Linux Aarch64架构下Python 3.6环境安装的TensorFlow二进制文件，兼容CUDA 20.6版本，便于在ARM服务器上快速部署深度学习模型。 NVIDIA TX2 上的 TensorFlow 资源可以在官网找到。如果网络状况不佳，可以尝试下载文件 tensorflow-2.2.0+nv20.6-cp36-cp36m-linux_aarch64。
     
  • TensorFlow-1.15.2+nv20.3-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是一款针对ARM架构（如NVIDIA Jetson系列）的TensorFlow 1.15.2版本的Python wheel文件，适用于CPython 3.6环境。 Nvidia Jetson TX2 Tensorflow wheel安装文件适用于Jetpack4.3版本。该文件为tensorflow-1.15.2+nv20.3-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。
     
  • 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。
     
  • grpcio-1.33.2-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是一个专为Python 3.6版本编译的 grpcio 库（版本1.33.2）的二进制whl文件，适用于Linux系统的ARM架构(AArch64)。 适用于ARM架构的Ubuntu 18.04系统的grpcio库通过交叉编译方式生成，适合安装在树莓派或64位ARM架构系统上。
     
  • torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是一个针对Python 3.6版本的torch库（版本1.10.0）的二进制安装包，适用于Linux系统上的ARM64架构处理器。 torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl