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  1. torch-1.2.0a0+8554416-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

  2. https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1049071/jetson-nano/pytorch-for-jetson-nano/ PyTorch for Jetson Nano - with new torch2trt converter pre-built PyTorch pip wheel installers for Python 2.7 and Python 3.6 on Jetson Nano, Jetson TX2, and Jetson

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-09-10
    • 文件大小：207618048
    • 提供者：lvhaiyang368

  1. torch-1.3.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

  2. https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1049071/jetson-nano/pytorch-for-jetson-nano-version-1-3-0-now-available/1 jetson tx2 nano xavier可用的pytorch1.3安装包，python3.6版本。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-01-10
    • 文件大小：192937984
    • 提供者：weixin_43953045

  1. torchvision-0.4.2-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

  2. 网上大多数torchvision轮子包都是基于python3.7的，奈何我的环境是python3.6的不想安装3.7索性就自己编一个用（纯cpu，不支持cuda），与其搭配的torch-1.3.0请移步我的另一个资源

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-17
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：jiexijihe945

  1. torch-1.3.0a0+de394b6-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

  2. 之前做pytorch-1.3.0推理一直找不到基于arm64的板子的轮子包，索性自己编一个（基于cpu，不支持cuda），过程很艰辛经历了各种错误，这个版本是基于python3.6的，网上的大多数是基于python3.7的，适合当前python环境是3.6的而且不想增加3.7的人使用，与其搭配的torchvision-0.4.2请移步我的另一资源

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-17
    • 文件大小：60817408
    • 提供者：jiexijihe945

  1. torch-1.1.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

  2. 很多pytorch资源都是基于python3.7编译的，这样对于我们使用python3.6的用户来讲就很难找，这下好了我在arm64的板子上编译了cpu版的pytorch，与其搭配的torchvision-0.3.0版本请移步我的另一个资源

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-17
    • 文件大小：56623104
    • 提供者：jiexijihe945

  1. torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64

  2. pyTorch v1.7.0 JetPack 4.4 (L4T R32.4.3) / JetPack 4.4.1 (L4T R32.4.4) Python 3.6 - torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl 查看自己jetpack版本： sudo jtop 安装步骤：sudo pip3 install torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

  3. 所属分类：Linux

    • 发布日期：2020-12-28
    • 文件大小：250609664
    • 提供者：FL1623863129

  1. jetson nano pytorch 1.7 网盘链接

  2. Python 3.6 - torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl 适用于：JetPack 4.4 (L4T R32.4.3) / JetPack 4.4.1 (L4T R32.4.4) / JetPack 4.5 (L4T R32.5.0)

  3. 所属分类：互联网