パッケージ: libtorch2.6 (2.6.0+dfsg-1~exp1)

[ ソース: pytorch  ]

試験的な (experimental の) パッケージ

警告: このパッケージは experimental ディストリビューションのものです。つまり、おそらく不安定でバグがあり、それどころかデータの損失を起こすかもしれません。使用前には、変更履歴やその他の参照可能なドキュメントを必ず調べてください。

Tensors and Dynamic neural networks in Python (Shared Objects)

PyTorch is a Python package that provides two high-level features:

(1) Tensor computation (like NumPy) with strong GPU acceleration (2) Deep neural networks built on a tape-based autograd system

You can reuse your favorite Python packages such as NumPy, SciPy and Cython to extend PyTorch when needed.

This is the CPU-only version of PyTorch (Shared Objects).

その他の libtorch2.6 関連パッケージ

• dep: libblas3

  基本線形代数のリファレンス実装 - 共有ライブラリ

  または libblas.so.3

  以下のパッケージによって提供される仮想パッケージです: libblas3, libopenblas0-openmp, libopenblas0-pthread, libopenblas0-serial

• dep: libc6 (>= 2.38)

  GNU C ライブラリ: 共有ライブラリ
  以下のパッケージによって提供される仮想パッケージでもあります: libc6-udeb

• dep: libcpp-httplib0.16 (>= 0.16.3+ds)

  C++ HTTP/HTTPS server and client library

• dep: libfmt10 (>= 10.1.1+ds1)

  fast type-safe C++ formatting library -- library

• dep: libgcc-s1 (>= 4.2)

  GCC 共有ライブラリ

• dep: libgloo0 (>= 0.0~git20231202.5354032)

  Collective communications library (shared object)

• dep: libgomp1 (>= 4.9)

  GCC OpenMP (GOMP) サポートライブラリ

• dep: liblapack3

  線形代数ルーチンライブラリ 3 - 共有ライブラリ版

  または liblapack.so.3

  以下のパッケージによって提供される仮想パッケージです: liblapack3, libopenblas0-openmp, libopenblas0-pthread, libopenblas0-serial

• dep: libnuma1 (>= 2.0.11)

  NUMA ポリシーを制御するライブラリ

• dep: libonnx1t64 (>= 1.17.0)

  Open Neural Network Exchange (ONNX) (libs)

• dep: libopenmpi40 (>= 5.0.6)

  high performance message passing library -- shared library

• dep: libprotobuf32t64 (>= 3.21.12)

  protocol buffers C++ library

• dep: libsleef3 (>= 3.6.1)

  SLEEF Vectorized Math Library (libraries)

• dep: libstdc++6 (>= 14)

  GNU 標準 C++ ライブラリ v3

• dep: libtensorpipe0 (>= 0.0~git20220513.bb1473a)

  tensor-aware point-to-point communication primitive for machine learning

• dep: libz3-4 (>= 4.13.3)

  theorem prover from Microsoft Research - runtime libraries

• dep: libzstd1 (>= 1.5.5)

  高速なロスレス圧縮アルゴリズム

• dep: zlib1g (>= 1:1.2.0)

  圧縮ライブラリ - ランタイム

• rec: libopenblas0

  Optimized BLAS (linear algebra) library (meta)

  または libblis3

  パッケージは利用できません

  または libatlas3-base

  Automatically Tuned Linear Algebra Software, generic shared

  または libmkl-rt

  Intel® MKL: Single Dynamic Library (SDL)

  または libblas3

  基本線形代数のリファレンス実装 - 共有ライブラリ

libtorch2.6 のダウンロード

すべての利用可能アーキテクチャ向けのダウンロード

アーキテクチャ	パッケージサイズ	インストールサイズ	ファイル
s390x	51,660.3 kB	275,065.0 kB	[ファイル一覧]