Пакунок: python3-torchaudio (2.9.1-1)

[ Source: pytorch-audio  ]

Експериментальний пакунок

Warning: This package is from the experimental distribution. That means it is likely unstable or buggy, and it may even cause data loss. Please be sure to consult the changelog and other possible documentation before using it.

Data manipulation and transformation for audio signal processing

The aim of torchaudio is to apply PyTorch to the audio domain. By supporting PyTorch, torchaudio follows the same philosophy of providing strong GPU acceleration, having a focus on trainable features through the autograd system, and having consistent style (tensor names and dimension names). Therefore, it is primarily a machine learning library and not a general signal processing library. The benefits of Pytorch is be seen in torchaudio through having all the computations be through Pytorch operations which makes it easy to use and feel like a natural extension.

Інші пакунки пов'язані з python3-torchaudio

• dep: libc6 (>= 2.32)

  Бібліотека GNU C: спільні бібліотеки
  also a virtual package provided by libc6-udeb

• dep: libgcc-s1 (>= 3.0) [not s390x]

  Допоміжна бібліотека GCC

  dep: libgcc-s1 (>= 4.2) [s390x]

• dep: libgomp1 (>= 4.9)

  Підтримувальна бібліотека GCC OpenMP (GOMP)

• dep: libstdc++6 (>= 14)

  Стандартна бібліотека C++ GNU, версії 3

• dep: libtorch2.9 (>= 2.9.1+dfsg)

  Tensors and Dynamic neural networks in Python (Shared Objects)

  or libtorch-cuda-2.9 (>= 2.9.1+dfsg)

  Пакунок недоступний

  or libtorch-rocm-2.9 (>= 2.9.1+dfsg)

  Пакунок недоступний

• dep: python3

  interactive high-level object-oriented language (default python3 version)

• dep: python3-torch

  Tensors and Dynamic neural networks in Python (Python Interface)

  or python3-torch-cuda

  Tensors and Dynamic neural networks in Python (Python Interface)

  or python3-torch-rocm

  Пакунок недоступний

Завантажити python3-torchaudio

Завантаження для всіх доступних архітектур

Архітектура	Розмір пакунка	Розмір після встановлення	Файли
amd64	345.8 kB	1,692.0 kB	[список файлів]
arm64	317.6 kB	1,677.0 kB	[список файлів]
ppc64el	344.6 kB	1,805.0 kB	[список файлів]
s390x	338.2 kB	1,685.0 kB	[список файлів]