pytorch1.13.1+cu116
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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基于ros2-rolling和python的简易AI问答系统源码+项目说明.zip
基于 ROS 2 Rolling 的分布式问答系统,通过 WebSocket 提供 Web 交互界面,集成本地知识库查询、统一日志管理和可视化功能。 系统架构 ┌─────────────────┐ WebSocket ┌──────────────────┐ │ Web Interface │ ←──────────────→ │ rosbridge │ │ (JavaScript) │ ws://9090 │ WebSocket │ └─────────────────┘ └──────────────────┘ │ │ ROS2 Topics ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ ROS2 Network │ ├─────────────────┬─────────────────┬─────────────────┬───────────────┤ │ web_input_node │ qa_core_node │output_manager │knowledge_base │ │ │ │ _node
torch_sparse-0.6.15+pt113cu116-cp310-cp310-linux_x86_64.whl.zip
需要配和指定版本torch-1.13.1+cu116使用,请在安装该模块前提前安装官方命令安装torch-1.13.1+cu116对应cuda11.6和cudnn,注意电脑需要有nvidia显卡才行,支持GTX920以后显卡,比如RTX20 RTX30 RTX40系列显卡
torch_sparse-0.6.16+pt113cu116-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl.zip
需要配和指定版本torch-1.13.1+cu116使用,请在安装该模块前提前安装官方命令安装torch-1.13.1+cu116对应cuda11.6和cudnn,注意电脑需要有nvidia显卡才行,支持GTX920以后显卡,比如RTX20 RTX30 RTX40系列显卡
基于stm32f4的modbus tcp上下位机通信项目上位机由LabVIEW编写源码+项目说明.zip
项目简介 基于 正点原子STM32F4探索者开发板 和 LabVIEW开发的上位机软件,两者进行Modbus协议通信的开源项目; 项目采用TCP/IP通信方式,移植freeModbus协议到STM32,利用LabVIEW Modbus库; 编写配套上位机读取开发板按键、AD值,并可通过上位机设置开发板LED、DAC状态。 功能简介 线 圈 :led控制 离散输入 :按键读取 保持寄存器:ADC读取 输入寄存器:DAC设置 上位机 1.上位机由LabVIEW 2013编写,请使用高于2013的版本打开,并将NI Modbus库解压到指定路径,详见Releases; 2.ModbusPoll调试工具见Releases; 下位机 1.下位机采用正点原子探索者stm32f4开发板实现; 注意事项 1.开发板与运行上位机的PC需要连入同一局域网; 2.编译代码前需要修改静态IP参数,需与您的局域网网段一致; 3.开发板需要插入LCD显示屏; 4.PC需要安装高于LabVIEW2013的开发环境,并将NI Modbus库解压到对应文件夹; 5.NI Modbus库请从Github Releases页面下载,视频《LabVIEW上位机Modbus程序讲解》5分钟处有详细说明NI Modbus库的下载及使用方法; 6.运行LabVIEW上位机前,填入开发板的静态IP; 7.不熟悉LabVIEW的同学可以使用ModbusPoll调试工具进行学习。
基于stm32的遥控wifi循迹避障智能小车源码+项目说明.zip
项目介绍 使用stm32单片机控制的小车源程序,采用keil5编写。 使用 下载用,使用keil5编译。如果打开后中文注释为乱码,请将编码切换至GB2312。 功能 循迹、避障、wifi遥控、远程视频 采用到的片内资源 ADC PWM TIM UART DMA 片外传感器 光电传感器
torch_scatter-2.0.9-cp39-cp39-linux_x86_64.whl.zip
需要配和指定版本torch-1.13.1+cu116使用,请在安装该模块前提前安装官方命令安装torch-1.13.1+cu116对应cuda11.6和cudnn,注意电脑需要有nvidia显卡才行,支持GTX920以后显卡,比如RTX20 RTX30 RTX40系列显卡
onnxruntime-win-x64-1.23.2.zip
官方预编译包,cpu版本,不好下载放这里备份
torch_scatter-2.0.9-cp38-cp38-win_amd64.whl.zip
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torch_scatter-2.0.9-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl.zip
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torch_scatter-2.0.9-cp38-cp38-linux_x86_64.whl.zip
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torch_scatter-2.0.9-cp37-cp37m-win_amd64.whl.zip
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复现YOLOv8-方法2 setup.py:推荐.pdf自己踩了很多坑,强烈推荐这个方法
复现yolov8
基于CNN+LSTM+Attention实现时间序列预测源码.zip
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win10+rtx4070ti深度学习环境(cuda 11.7、cudnn8.6.0、libtorch1.13.1+cu117)
使用rtx4070ti跑深度学习算法与部署c++环境,cuda及libtorch太大无法上传,文章中附带官方链接
torch_scatter-2.1.0+pt113cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl.zip
需要配和指定版本torch-1.13.0+cu116使用,请在安装该模块前提前安装官方命令安装torch-1.13.0+cu116对应cuda11.6和cudnn,注意电脑需要有nvidia显卡才行,支持GTX920以后显卡,比如RTX20 RTX30 RTX40系列显卡
torch_scatter-2.1.1+pt113cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl.zip
需要配和指定版本torch-1.13.1+cu116使用,请在安装该模块前提前安装官方命令安装torch-1.13.1+cu116对应cuda11.6和cudnn,注意电脑需要有nvidia显卡才行,支持GTX920以后显卡,比如RTX20 RTX30 RTX40系列显卡
torch_scatter-2.1.1+pt113cu116-cp38-cp38-win_amd64.whl.zip
需要配和指定版本torch-1.13.1+cu116使用,请在安装该模块前提前安装官方命令安装torch-1.13.1+cu116对应cuda11.6和cudnn,注意电脑需要有nvidia显卡才行,支持GTX920以后显卡,比如RTX20 RTX30 RTX40系列显卡
torch_scatter-2.1.1+pt113cu116-cp310-cp310-linux_x86_64.whl.zip
需要配和指定版本torch-1.13.0+cu116使用,请在安装该模块前提前安装官方命令安装torch-1.13.0+cu116对应cuda11.6和cudnn,注意电脑需要有nvidia显卡才行,支持GTX920以后显卡,比如RTX20 RTX30 RTX40系列显卡
pyg_lib-0.3.1+pt113cu116-cp310-cp310-linux_x86_64.whl.zip
需要配和指定版本torch-1.13.0+cu116使用,请在安装该模块前提前安装官方命令安装torch-1.13.0+cu116对应cuda11.6和cudnn,注意电脑需要有nvidia显卡才行,支持GTX920以后显卡,比如RTX20 RTX30 RTX40系列显卡
pytorch-native-cu117-1.13.1-sources.jar
pytorch-native-cu117-1.13.1-sources.jar
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