1 В избранное 0 Ответвления 0

OSCHINA-MIRROR/kumatea-pytorch-aarch64

Присоединиться к Gitlife
Откройте для себя и примите участие в публичных проектах с открытым исходным кодом с участием более 10 миллионов разработчиков. Приватные репозитории также полностью бесплатны :)
Присоединиться бесплатно
Клонировать/Скачать
README_zh.md 4.1 КБ
Копировать Редактировать Web IDE Исходные данные Просмотреть построчно История
gitlife-traslator Отправлено 29.11.2024 19:47 3af0b69

Установка пакетов PyTorch, torchvision, torchaudio, torchtext и torchcsprng для aarch64 / ARMv8 / ARM64

Пакеты PyTorch (включая torchvision, torchaudio, torchtext и torchcsprng) доступны в виде файлов колёс (whl), подходящих для устройств на базе aarch64 / ARMv8 / ARM64.

Установка с помощью conda

conda install -c kumatea numpy pytorch

На данный момент доступна поддержка torchvision.

Установка через pip

pip install torch -f https://cf.torch.kmtea.eu/whl/stable-cn.html

В качестве альтернативы можно использовать ссылку: pip install torch -f https://torch.kmtea.eu/whl/stable-cn.html. При необходимости можно добавить пакеты torchvision, torchaudio, torchtext и torchcsprng.

Обратите внимание, что эта команда устанавливает последнюю версию. Для выбора определённой версии обратитесь к разделу «Соответствующие версии».

Если вам нужно выбрать файл whl вручную, обратитесь к разделу release.

Использование Docker

docker run -it kumatea/pytorch

Чтобы загрузить образ, выполните команду docker pull kumatea/pytorch.

Для просмотра всех версий перейдите по ссылке.

FastAI

FastAI — это открытый высокоуровневый фреймворк глубокого обучения, основанный на PyTorch.

Установка с помощью conda

Рекомендуется использовать следующую команду:

conda install -c fastai -c kumatea fastai

Также можно установить fastbook с помощью команды:

conda install -c fastai -c kumatea fastbook

Установка через pip

Выполните команду:

pip install fastai -f https://cf.torch.kmtea.eu/whl/stable.html

Пакеты torch и torchvision будут установлены автоматически как зависимости.


Дополнительная информация

Поддержка CUDA / CUDNN

Поскольку в среде компиляции нет Nvidia GPU, поддержка cuda недоступна. Если вам нужна эта функция, используйте плату разработки Nvidia Jetson.

Среда компиляции

SoC: BCM2711 (четыре ядра A53). Архитектура: ARMv8 / ARM64 / aarch64. Операционная система: Debian Buster. Виртуализация: Docker. Щитс.ио/бейдж/питон-3.6 | 3.7 | 3.8 | 3.9 | 3.10 — синий

АРМ-в7 | в8 — синий

гитхаб.ком/КумаТи/питорч-арм

гитхаб. ком/ КумаТи / питорч-аарч64 / релизс / таг / в1.8.0

ффмпег точка орг

гитхаб точка ком/КумаТи/питорч-аач64/релизс/таг/в1.8.1

даунлоад точка питорч точка орг/вхл/торч_стабиле точка хтмл

серклси точка ком/ джи эйч / КумаТи / питорч-аарч64 точка сваг? стайл = сваг

серклси точка ком / джи эйч / КумаТи / питорч-аарч64

гитхаб точка ком/ КумаТи / питорч-аарч64 / релизс/ таг/ в1.9.0

гитхаб точка ком/ КумаТи / питорч-аарч64 / иссюс / 8

гитхаб точка ком/ конда фордж / минифордж

гитхаб точка ком/ КумаТи / тензорфлоу-аарч64

гитхаб точка ком/ КумаТи / питорч-аарч64 / релизс/ таг/ в1.10.0

гитхаб точка ком/ КумаТи / экст-вхл

анаконда точка орг / кума ти / питорч

Опубликовать ( 0 )

Вы можете оставить комментарий после Вход в систему

1
https://api.gitlife.ru/oschina-mirror/kumatea-pytorch-aarch64.git
git@api.gitlife.ru:oschina-mirror/kumatea-pytorch-aarch64.git
oschina-mirror
kumatea-pytorch-aarch64
kumatea-pytorch-aarch64
main