TorchSharp 0.103.0

.NET 6.0 此包针对 .NET 6.0。该包兼容此框架或更高版本。 .NET Standard 2.0 此包针对 .NET Standard 2.0。该包兼容此框架或更高版本。 
dotnet add package TorchSharp --version 0.103.0                

                    
                

            
NuGet\Install-Package TorchSharp -Version 0.103.0
此命令旨在在 Visual Studio 的包管理器控制台中使用，因为它使用 NuGet 模块的 Install-Package 版本。
<PackageReference Include="TorchSharp" Version="0.103.0" />
对于支持 PackageReference 的项目，将此 XML 节复制到项目文件中以引用此包。
paket add TorchSharp --version 0.103.0                

                    
                

            
#r "nuget: TorchSharp, 0.103.0"
#r 指令可用于 F# Interactive 和多语言笔记本。将其复制到交互工具或脚本的源代码中以引用此包。
// Install TorchSharp as a Cake Addin
#addin nuget:?package=TorchSharp&version=0.103.0

// Install TorchSharp as a Cake Tool
#tool nuget:?package=TorchSharp&version=0.103.0

Torch 的 .NET 绑定。需要引用以下之一 libtorch-cpu、libtorch-cuda-12.1、libtorch-cuda-12.1-win-x64 或 libtorch-cuda-12.1-linux-x64 版本 2.4.0.0 才能执行。

产品 兼容及额外计算的目标框架版本。
.NET net5.0 已计算。 net5.0-windows 已计算。 net6.0 兼容。 net6.0-android 已计算。 net6.0-ios 已计算。 net6.0-maccatalyst 已计算。 net6.0-macos 已计算。 net6.0-tvos 已计算。 net6.0-windows 已计算。 net7.0 已计算。 net7.0-android 已计算。 net7.0-ios 已计算。 net7.0-maccatalyst 已计算。 net7.0-macos 已计算。 net7.0-tvos 已计算。 net7.0-windows 已计算。 net8.0 已计算。 net8.0-android 已计算。 net8.0-browser 已计算。 net8.0-ios 已计算。 net8.0-maccatalyst 已计算。 net8.0-macos 已计算。 net8.0-tvos 已计算。 net8.0-windows 已计算。
.NET Core netcoreapp2.0 已计算。 netcoreapp2.1 已计算。 netcoreapp2.2 已计算。 netcoreapp3.0 已计算。 netcoreapp3.1 已计算。
.NET Standard netstandard2.0 兼容。 netstandard2.1 已计算。
.NET Framework net461 已计算。 net462 已计算。 net463 已计算。 net47 已计算。 net471 已计算。 net472 已计算。 net48 已计算。 net481 已计算。
MonoAndroid monoandroid 已计算。
MonoMac monomac 已计算。
MonoTouch monotouch 已计算。
Tizen tizen40 已计算。 tizen60 已计算。
Xamarin.iOS xamarinios 已计算。
Xamarin.Mac xamarinmac 已计算。
Xamarin.TVOS xamarintvos 已计算。
Xamarin.WatchOS xamarinwatchos 已计算。
兼容的目标框架
包含的目标框架（在包中）
有关 目标框架 和 .NET Standard 的更多信息，请访问。

NuGet 包 (15)

显示依赖于 TorchSharp 的前 5 个 NuGet 包

包 下载
TorchSharp-cuda-windows

TorchSharp 将 PyTorch 适配给 .NET 用户。此包将 TorchSharp 包与支持 Windows 的 LibTorch 2.4.0 CUDA 12.1 的 TorchSharp 包结合在一起。
Microsoft.ML.TorchSharp

Microsoft.ML.TorchSharp 包包含 TorchSharp 的 ML.NET 集成。
DiffSharp.Backends.Torch

DiffSharp 是一个支持可微分编程的张量库。它设计用于机器学习、概率编程、优化和其他领域。请访问 https://diffsharp.github.io/ 了解文档和安装说明。
TorchSharp-cuda-linux

TorchSharp 将 PyTorch 适配给 .NET 用户。此包将支持 Linux 的 LibTorch 2.4.0 CUDA 12.1 的 TorchSharp 包结合在一起。
TorchSharp-cpu

TorchSharp使PyTorch对.NET用户可用。此包结合了TorchSharp包与LibTorch 2.4.0 CPU支持。

GitHub仓库 (3)

显示依赖TorchSharp的前3个最受欢迎的GitHub仓库

仓库 星标
dotnet/machinelearning
ML.NET是.NET的开源和跨平台机器学习框架。
uxmal/pytocs
将Python源代码转换为C#
dotnet/ai-samples
版本 下载 最后更新
0.103.0 640 8/6/2024
0.102.8 350 8/1/2024
0.102.7 1,351 7/17/2024
0.102.6 2,649 6/20/2024
0.102.5 2,088 6/7/2024
0.102.4 4,495 4/17/2024
0.102.3 3,528 3/26/2024
0.102.2 4,896 3/5/2024
0.102.1 1,924 3/5/2024
0.102.0 2,798 2/27/2024
0.101.6 3,554 2/9/2024
0.101.5 32,347 12/20/2023
0.101.4 2,922 12/15/2023
0.101.3 2,626 12/13/2023
0.101.2 5,027 11/14/2023
0.101.1 3,123 11/2/2023
0.101.0 2,803 11/2/2023
0.100.7 3,058 10/25/2023
0.100.6 2,945 10/19/2023
0.100.5 5,919 9/21/2023
0.100.4 8,907 8/14/2023
0.100.3 9,366 6/25/2023
0.100.2 4,980 6/14/2023
0.100.1 4,216 6/5/2023
0.100.0 5,719 5/15/2023
0.99.6 11,452 4/28/2023
0.99.5 26,056 4/26/2023
0.99.4 6,501 4/4/2023
0.99.3 9,321 2/22/2023
0.99.2 9,284 1/17/2023
0.99.1 8,940 11/30/2022
0.99.0 13,007 11/8/2022
0.98.3 12,196 11/2/2022
0.98.2 6,820 11/1/2022
0.98.1 81,085 10/13/2022
0.98.0 6,504 10/4/2022
0.97.6 6,994 9/16/2022
0.97.5 6,707 9/13/2022
0.97.4 5,924 9/12/2022
0.97.3 9,408 8/17/2022
0.97.2 6,921 8/9/2022
0.97.1 6,766 8/2/2022
0.97.0 6,932 7/20/2022
0.96.8 7,507 6/21/2022
0.96.7 9,006 6/2/2022
0.96.6 8,454 5/14/2022
0.96.5 8,245 4/19/2022
0.96.4 7,599 4/19/2022
0.96.3 7,504 2/23/2022
0.96.1 6,683 2/22/2022
0.96.0 26,053 2/3/2022
0.95.4 6,804 12/3/2021
0.95.3 7,226 11/15/2021
0.95.2 6,448 11/10/2021
0.95.1 5,839 11/6/2021
0.93.9 6,744 10/29/2021
0.93.8 7,117 10/25/2021
0.93.6 6,631 10/20/2021
0.93.5 15,703 10/8/2021
0.93.4 7,074 10/7/2021
0.93.3 7,134 10/6/2021
0.93.1 1,021 9/30/2021
0.93.0 1,075 9/29/2021
0.92.52220 1,074 9/14/2021
0.91.52719 3,864 7/24/2021
0.91.52681 6,442 6/23/2021
0.91.52680 1,126 6/22/2021
0.91.52672 1,144 6/22/2021
0.91.52666 1,157 6/21/2021
0.91.52661 1,004 6/20/2021
0.91.52660 1,010 6/20/2021
0.91.52621 997 6/16/2021
0.91.52604 1,302 5/27/2021
0.91.52577 1,088 5/10/2021
0.91.52573 990 5/10/2021
0.91.52518 5,929 3/25/2021
0.91.52511 1,014 3/25/2021
0.91.52508 981 3/25/2021
0.91.52506 995 3/25/2021
0.91.52502 1,026 3/25/2021
0.91.52475 1,012 3/24/2021
0.91.52458 1,834 3/23/2021
0.91.52214-preview-local-Re... 790 9/2/2021
0.9.52445 1,072 3/19/2021
0.3.52431 1,049 3/19/2021
0.3.52428 996 3/19/2021
0.3.52423 1,070 3/18/2021
0.3.52363 1,784 12/3/2020
0.3.52357 3,528 11/30/2020
0.3.52353 1,807 11/26/2020
0.3.52348 2,006 11/20/2020
0.3.52345 1,105 11/20/2020
0.3.52338 2,363 11/13/2020
0.3.52320 2,282 11/11/2020
0.3.52318 1,164 11/11/2020
0.3.52312 1,117 11/11/2020
0.3.52293 1,632 11/6/2020
0.3.52276 9,575 9/15/2020
0.3.52267 4,674 6/29/2020
0.3.52264 1,198 6/27/2020
0.3.52259 1,523 6/25/2020
0.3.52253 1,168 6/12/2020
0.3.52249 1,390 6/8/2020
0.3.52235 1,278 6/3/2020
0.3.52229 1,168 6/3/2020
0.3.52216 1,272 5/24/2020
0.3.52209 1,335 5/22/2020
0.2.0-preview-27930-2 1,211 7/31/2019
0.2.0-preview-27915-4 1,103 7/16/2019
0.2.0-preview-27912-2 1,039 7/12/2019
0.2.0-preview-27829-1 989 7/5/2019
0.1.0 3,168 11/13/2018