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ONNXRuntime_GPU-1.2.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl

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简介：
这是一款针对Python 3.6编译的ONNX Runtime GPU版本（v1.2.0）的预编译whl文件，适用于manylinux2010 x86_64平台，用于加速基于ONNX模型的推理过程。 onnxruntime_gpu-1.2.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl是用于ONNX模型推理的pip包，支持GPU版本。该包可以从官网下载，但速度可能较慢。

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  • ONNXRuntime_GPU-1.2.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
    优质
    这是一款针对Python 3.6编译的ONNX Runtime GPU版本（v1.2.0）的预编译whl文件，适用于manylinux2010 x86_64平台，用于加速基于ONNX模型的推理过程。 onnxruntime_gpu-1.2.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl是用于ONNX模型推理的pip包，支持GPU版本。该包可以从官网下载，但速度可能较慢。
     
  • ONNXRuntime_GPU-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
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    这是一个针对Linux aarch64平台的Python包，名为ONNXRuntime_GPU，版本号为1.10.0，适用于Python 3.6环境。该软件包支持GPU加速，以优化神经网络模型的推理性能。 ARM 和 Jetson Nano 可用的 ONNXRuntime-GPU 版本可以提供更好的性能支持。
     
  • TensorFlow-2.2.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
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    这是一份针对Python 3.6版本的TensorFlow 2.2.0库安装文件，适用于多数Linux系统（x86-64架构），采用wheel格式(.whl)，便于科学计算与机器学习开发。 在安装tensorflow-2.2.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl过程中（使用Python 3.7会提示找不到包，因此需要创建一个Python 3.5的环境），在我的i3-7100处理器上安装cp37版本时会出现不支持平台的问题。而选择安装cp36版本可以顺利进行。 具体步骤如下： 1. 创建名为tensorflow的新环境，并指定使用python=3.5：`conda create -n tensorflow python=3.5` 2. 激活刚刚创建的环境：`conda activate tensorflow` 3. 安装TensorFlow 2.2.0包：`pip install tensorflow-2.2.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl` 以上步骤可以确保在Python 3.5环境下成功安装tensorflow。
     
  • 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-1.2.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64-whl
    优质
    这是一段Python包文件名，表示PyTorch 1.2.0版本针对CPython 3.6编译的兼容manylinux1平台的64位二进制whl安装包。 torch-1.2.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl 是适用于 Linux 系统 Python 3.6 版本的 PyTorch 安装包。
     
  • TensorFlow-1.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
    优质
    这是一份针对Python 3.6版本的Windows amd64操作系统的TensorFlow库安装包，版本为1.2.0。 TensorFlow模块和库已经由本人测试确认可用，欢迎下载。
     
  • 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。
     
  • torch-1.2.0-cp36-cp36m-win_amd64与torchvision-0.4.0-cp36-cp36...
    优质
    这段信息描述的是PyTorch深度学习框架及其扩展库torchvision的特定版本（分别为1.2.0和0.4.0）的Windows AMD64架构下的Python 3.6兼容安装包。这些软件包为开发者提供了进行机器学习与计算机视觉任务所需的工具和算法模型。 在Windows 10系统上使用Python 3.6，并安装了CUDA 10.0。已包含的库文件有：torch-1.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 和 torchvision-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl。
     
  • TensorFlow-1.8.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
    优质
    这是一份针对Python 3.6版本的TensorFlow 1.8.0安装包，适用于64位Windows系统，通过pip工具可以轻松完成TensorFlow环境部署。 tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl是一款针对Python 3.6版本的Windows AMD64架构的操作系统编译的TensorFlow库文件，可用于安装在兼容的操作环境中以支持深度学习和机器学习项目。
     
  • 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。