树莓派下pytorch-1.8安装完整实践

最新推荐文章于 2025-03-16 09:17:42 发布
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分类专栏： 图像处理 树莓派 pytorch 文章标签： pytorch
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05-01 153
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树莓派安装pytorch所需依赖包torch1.8.0+torchvision0.9.0.whl
04-22
torch-1.8.0+torchvision-0.9.0
torch-1.8.0a0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
11-18
torch开发版1.8.0a0编译后的安装包，支持cuda11.1，编译环境gcc 9.3.0-17ubuntu20.04
PyTorch 1.8.0a0+56b43f4与Yolov5在树莓派上的安装指南
最新发布
weixin_42527589的博客
03-16 932
随着深度学习领域的迅速发展，PyTorch 已经成为全球开发者和研究人员广泛使用和青睐的开源机器学习库之一。PyTorch 凭借其动态计算图、易用性和灵活性，成为研究和生产的首选工具。本章节将首先介绍PyTorch框架的核心特性，随后深入探讨其在深度学习中的应用，并对其与其它框架如TensorFlow等进行比较分析。通过本章内容，读者将对PyTorch有一个全面的认识，为后续章节的深入学习打下坚实的基础。在开始PyTorch安装前，有必要先了解树莓派的硬件特性和操作系统安装配置过程。
Pytorch1.8版本安装
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爱听许嵩歌的博客
11-19 2万+
查看自己cuda版本， 我的cuda是11版本了，所以可以安装11版本以下的任何版本。 进入pytorch官网 https://pytorch.org/ 按照上面图这样选择，安装pytorch有GPU加速的版本，安装命令可以改下，后面加个豆瓣源，这样下载速度快些。 pip install torch===1.5.1 torchvision===0.6.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.douba
torch-1.8.0-cp37-cp37m-manylinux2014_aarch64.whl
03-18
arm架构下torch，适用于华为鲲鹏、麒麟等
python3.8安装torch1.8.0GPU版
zhangxiaoneinei的博客
09-19 3381
代码要求环境为python3.8+torch1.8.0，因此可能torch版本1.8和1.9相差不大。下载过慢，使用python3.8+torch1.9.0+cuda11.1环境运行代码成功。
树莓派pytorch安装包，armv7hf的whl文件。
03-31
树莓派PyTorch安装详解 树莓派作为一款小巧且功能强大的单板计算机，深受开发者喜爱，尤其在教育、物联网(IoT)和嵌入式项目中广泛应用。PyTorch，作为Python中最受欢迎的深度学习框架之一，以其灵活性和易用性在...
torch1.8+torchvision-0.9.zip
08-21
在树莓派上安装PyTorch需要考虑到其独特的硬件架构（ARMv7l）。由于官方预编译的PyTorch包通常针对x86架构，因此我们需要找到适合ARM架构的版本。幸运的是，社区提供了专门为树莓派编译的PyTorch镜像，可以解决这个...
【树莓派入门】从零开始在树莓派上运行YOLOV5项目实战教程
qq_44595223的博客
04-01 1万+
基于树莓派与YOLOV5的目标检测系统项目简介教程简介项目进度资料下载致谢 项目简介 本项目实现的是在树莓派3B+的环境下运行 yolov5 训练之后的模型，以达成图像识别的目的 树莓派板子： 3B+ 树莓派系统： 2022-01-28-raspios-bullseye-arm64.img opencv： opencv_python-4.5.5.64-cp36-abi3- manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64 torch: torch-1.8.1-cp39
torchvision-0.8.0a0+45f960c-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
11-20
树莓派 4b 最新arm64版 torchvision0.7 whl。请注意这是arm64喂版的，不是32位版的。python版本是3.7
torch-1.4.0a0+72e1771-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
09-10
树莓派上编译的，不支持CUDA和MKLDNN的，CUDA是nv的，MKLDNN是intel的， 拿树莓派也只做推理，分布式也不支持
torch-1.7.0a0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
12-22
在rk3399Pro开发板上进行编译的torch-1.7.0a0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
树莓派torch-1.8.0+torchvision0.8.0whl文件python3.7-aarch64.zip
11-15
适用平台：树莓派aarch64 python版本要求：python3.7 torch版本：1.8.0 torchvision版本:0.8.0 torchaudio版本:0.8.0 文件格式：whl格式 安装方式：切换到whl所在路径后，执行sudo pip3 install whl文件名 安装注意：由于树莓派源问题安装可能比较慢，依赖安装很慢或者经常超时，建议根据依赖提示先提前安装依赖模块然后在安装，遵循原则缺啥补啥
torch-1.5.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.zip
11-01
此压缩包配合此博客使用https://blog.csdn.net/ShakalakaPHD/article/details/109411938，本着互联网精神，本资源不收取C币，如果发现需要C币可以私信告诉我你的邮箱。
Nvidia Jetson系列的arm编译的torch.whl
07-28
torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl torch-1.9.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
Torch whl链接
weixin_45297905的博客
06-14 230
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
安装 旧版本pytorch
weixin_46400740的博客
06-18 635
进入官网
树莓派4B (aarch64) 安装PyTorch 1.8 的可行方案
weixin_44966641的博客
12-23 4373
树莓派4B (aarch64) 安装PyTorch 1.8 的可行方案 最终可行方案 试了一堆方案（源码编译、Fast.ai的安装文件等）之后，终于找到一个可行的方案。是在 PyTorch 官方讨论社区的一个帖子中找到的，在回复中一个大佬给出了自己在2021年1月为树莓派制作的一个 PyTorch 1.8 版本的安装方案。如果是想在树莓派上安装 PyTorch 的话，只需下载其中的一个 whl 文件，然后 pip install torch-1.8.0a0-cp37-cp37m-linux_aarch64.
怎么在树莓派4b安装pytorch-gpu
09-23
在树莓派 4B 上安装 PyTorch GPU 版本需要先确保几个前提条件，并且由于Raspberry Pi的计算能力有限，可能不如桌面计算机那么强大，因此某些步骤可能会有所不同。以下是简要的安装步骤： 1. **更新系统**: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade ``` 2. **安装必要的依赖**: - 安装CUDA和cuDNN (如果树莓派支持的话)。对于RPI 4B，通常会使用ROCm而非CUDA。你可以从https://github.com/RadeonOpenCompute/ROCM 下载适合的版本。 - 安装Python3和pip: ```bash sudo apt-get install python3-pip python3-dev ``` 3. **安装PyTorch CPU版（用于GPU环境设置）**: ```bash pip3 install torch torchvision ``` 4. **安装ROCm和MIOpen库**: - 下载并安装ROCm SDK（替换`<version>`为你需要的版本）: ```bash curl -L https://github.com/RadeonOpenCompute/ROCm/releases/download/<version>/rocm-<version>.sh | bash source /opt/rocm/bin/rocmsetup.sh ``` - 安装MIOpen: ```bash git clone https://github.com/RadeonOpenCompute/MIOpen.git cd MIOpen mkdir build && cd build cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DMIOPEN_USE ROCm make -j$(nproc) sudo make install ``` 5. **配置环境变量**: - 将MIOpen的路径添加到`LD_LIBRARY_PATH`: ```bash export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib:$HOME/MIOpen/build/install/lib ``` 6. **检查安装**: 验证PyTorch是否能识别ROCm: ```bash python3 -c "import torch; print(torch.backends.cuda.is_available())" ``` 7. **安装PyTorch GPU版本（如果有CUDA支持）**: 根据实际情况，这一步可能不会成功，因为树莓派通常不推荐运行复杂的深度学习任务。如果想尝试，可以试试以下命令： ```bash conda create -n pytorch-gpu -c pytorch pytorch torchvision rocm-cuda conda activate pytorch-gpu ``` 注意，这个过程可能存在不稳定性和性能限制，如果你主要在树莓派上做机器学习，可能更适合使用CPU版本的PyTorch或者寻找其他轻量级的替代方案。
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