树莓派深度学习库torch与torchvision whl文件安装指南

资源摘要信息:"本资源包含了针对树莓派设备的深度学习库torch和torchvision的预编译whl文件，适用于Python 3.7版本。torch版本为1.7.0，torchvision版本为0.8.0，支持树莓派的armv7l架构。用户可以通过Python包管理工具pip3安装这些文件。在安装过程中，可能会由于树莓派源的网络问题导致安装速度缓慢或依赖项安装超时。因此，建议用户预先安装缺失的依赖模块，遵循“缺啥补啥”的原则来优化安装过程。" 知识点: 1. 树莓派（Raspberry Pi）: 树莓派是一种低成本、信用卡大小的单板计算机，广泛用于教育、原型设计和简单计算任务。树莓派支持多种操作系统，包括基于Linux的Raspbian。它特别适合进行计算机编程教育，以及执行轻量级的任务，如媒体中心、基础的网络服务器或作为物联网（IoT）设备的控制器。 2. Python版本要求： 资源针对Python 3.7版本进行了优化，确保了在树莓派上运行的兼容性和稳定性。Python是一种高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。Python 3.7是Python语言的一个版本，引入了数据类和变量注释等特性。 3. torch版本： 资源中提供的PyTorch版本为1.7.0，PyTorch是广泛使用的开源机器学习库，主要用于计算机视觉和自然语言处理等深度学习应用。1.7.0版本提供了许多新功能和改进，包括对分布式训练的改进和对ONNX（Open Neural Network Exchange）的扩展支持。 4. torchvision版本： 配套的torchvision库版本为0.8.0，这是一个专门为PyTorch设计的图像处理库。torchvision提供了常用的计算机视觉数据集加载器、模型架构以及图像和视频变换工具。0.8.0版本中对各种模型进行了更新，并加入了对新模型的支持。 5. whl文件格式： whl文件是Python的wheel包格式，它是Python分发包的二进制格式，设计用于更快地安装和部署Python包。wheel包相比于传统的源代码包，其安装速度更快，因为它不需要重新编译，且已经将Python代码和依赖项预编译到本地文件中。 6. 安装方式： 资源提供了一种安装方式，即通过命令行工具切换到whl文件所在的目录，然后使用pip3命令行工具安装。安装命令如下：“sudo pip3 install whl文件名”。这个命令需要管理员权限，因此使用了sudo前缀。 7. 安装注意： 由于树莓派的网络源可能不稳定或速度较慢，安装时可能会遇到依赖项安装超时的问题。为了解决这个问题，建议用户检查每个依赖项，并预先安装缺失的模块。这种方法被称为“缺啥补啥”，可以有效避免安装过程中的中断和失败。 8. 树莓派的armv7l架构： 资源专为树莓派的armv7l架构设计，armv7l是一种32位架构，适用于树莓派2B、3B、3B+等型号。armv7l架构对电力消耗有较好的优化，适合长时间运行的嵌入式设备。 9.tensorflow标签错误： 给定的标签中出现了"tensorflow"，但实际上资源是关于PyTorch和torchvision的。这可能是一个标签错误或混淆，因为tensorflow是另一个流行的机器学习库。在本资源中，我们主要讨论的是PyTorch相关的知识点。