树莓派4B是一款流行的微型计算机，常用于DIY项目和教育目的，具有强大的性能和低功耗。PyTorch是Facebook开源的一款深度学习框架，它提供了动态计算图功能，使得模型构建和训练更为灵活。而 torchvision 是PyTorch的一个扩展库，主要用于计算机视觉任务，包括常见的数据集（如CIFAR10、ImageNet）和预训练模型（如ResNet、AlexNet）。
标题中的"树莓派4B+ pytorch 1.5.0 torchvision 0.6.0 .whl文件"表明这是针对树莓派4B优化的PyTorch 1.5.0和torchvision 0.6.0的二进制包。".whl"文件是一种Python的包格式，可以直接通过pip安装，简化了在不同平台上安装Python库的过程。
描述中提到"自行编译的版本"，这意味着这些.whl文件不是官方发布的，而是由开发者自行动手编译以适应树莓派的硬件环境。通常，官方版本可能不直接支持树莓派的架构（ARM架构），所以需要进行定制编译。链接指向了一个详细的教程，提供了安装这些自编译包的步骤，这对于那些想要在树莓派上运行PyTorch和torchvision的用户来说非常有用。
现在，我们来详细讨论一下如何在树莓派4B上安装和使用这些whl文件：
1. **安装前准备**：
- 确保你的树莓派已经安装了最新版本的Raspbian操作系统，并且更新到最新。
- 安装必要的依赖：`sudo apt-get install python3-pip python3-dev libopenblas-dev liblapack-dev gfortran`
- 确保Python和pip是Python3版本：`python3 --version` 和 `pip3 --version`
2. **安装PyTorch**：
- 使用pip安装whl文件：`pip3 install torch-1.5.0a0+4ff3872-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl`
- 如果安装过程中遇到权限问题，可以使用`--user`参数或者以sudo权限执行。
3. **安装torchvision**：
- 接着，使用同样的方法安装torchvision：`pip3 install torchvision-0.6.0a0+b68adcf-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl`
4. **验证安装**：
- 安装完成后，你可以通过导入PyTorch和torchvision来测试是否成功：
```python
import torch
import torchvision
print(torch.__version__)
print(torchvision.__version__)
```
5. **使用PyTorch和torchvision**：
- 现在你可以在树莓派上开发和运行PyTorch模型，比如图像分类、目标检测等。例如，你可以加载一个预训练的模型进行预测：
```python
from torchvision.models import resnet18
model = resnet18(pretrained=True)
```
- 注意，由于树莓派的硬件限制，处理大型模型时可能会比较慢，适合轻量级任务或学习用途。
在树莓派上搭建PyTorch和torchvision环境可能会面临一些挑战，比如内存限制和CPU计算能力有限，但通过自编译的适配版本，可以在一定程度上缓解这些问题。如果你打算在树莓派上进行深度学习实验，记得时刻关注资源管理，避免不必要的性能瓶颈。
wheels.zip （2个子文件） 
torchvision-0.6.0a0+b68adcf-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl 7.91MB
