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torchaudio必须熟练的14个函数
文章目录 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python import torch import torchaudio import matplotlib.pyplot as plt '''1.读数据''' filename = "爱江山更爱美人.wav" waveform, sample_rate = torchaudio.load(filename) print
1.4K11发布于 2021-06-21 - 来自专栏音频分析
音频处理效率测评：audioflux、torchaudio、librosa和essentia库哪个更快？
在本文中，我们将对四个常用的音频处理库——audioflux、torchaudio、librosa和essentia——进行性能测试，以评估它们在计算Mel频谱时的效率。 Python library for audio and music analysis audioFlux：基于C开发和python包装，底层针对不同平台有不同的桥接处理，支持OpenBLAS，MKL等TorchAudio 性能使用 audioFlux/torchaudio/librosa 库, 针对 AMD/Intel/M1 CPUs and Linux/macOS 系统。 在 linux/amd 处理器上，audioflux 比 torchaudio 稍快，但在 linux/intel 上稍慢。 在 macOS 系统上，对于大尺寸样本数据，audioflux 比 torchaudio 快，intel 比 m1 明显；对于小尺寸样本数据，torchaudio 比 audioflux 更快。
2.5K80编辑于 2023-04-25 通过whl文件安装torchvision和torchaudio及国内whl文件下载地址汇总
.whl torchaudio-0.9.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl torchaudio-0.9.0-cp39-cp39-win_amd64.whl torchaudio .whl torchaudio-0.8.1-cp39-none-win_amd64.whl torchaudio-0.8.1-cp38-none-win_amd64.whl torchaudio- .whl torchaudio-0.8.0-cp38-none-win_amd64.whl torchaudio-0.8.0-cp37-none-win_amd64.whl torchaudio- .whl torchaudio-0.7.2-cp37-none-win_amd64.whl torchaudio-0.7.2-cp36-none-win_amd64.whl torchaudio- .whl torchaudio-0.7.1-cp36-none-win_amd64.whl torchaudio-0.7.0-cp38-none-win_amd64.whl torchaudio-
2.4K20编辑于 2025-07-16[pytorch]pytorch官方安装法
v2.2.0 Conda OSX # conda conda install pytorch==2.2.0 torchvision==0.17.0 torchaudio==2.2.0 -c pytorch Linux and Windows # CUDA 11.8 conda install pytorch==2.2.0 torchvision==0.17.0 torchaudio==2.2.0 ==2.2.0 cpuonly -c pytorch Wheel OSX pip install torch==2.2.0 torchvision==0.17.0 torchaudio==2.2.0 Linux and Windows # ROCM 5.6 (Linux only) pip install torch==2.2.0 torchvision==0.17.0 torchaudio Linux and Windows # ROCM 5.6 (Linux only) pip install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio
1.1K10编辑于 2025-07-18- 来自专栏机器学习/数据可视化
Pytorch 和CUDA版本对应关系
==0.7.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch # CUDA 10.1 conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio ==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio ==0.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch # CUDA 11.0 conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio ==0.7.0 cudatoolkit=11.0 -c pytorch # CPU Only conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio ==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch # CUDA 11.1 conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio
17.8K01编辑于 2023-05-09 - 来自专栏全栈技术
使用 PyTorch 进行音频信号处理的数据操作和转换
torchaudio：PyTorch 的音频库 torchaudio 的目标是将PyTorch应用到音频领域。 conda conda install -y -c pytorch-nightly torchaudio 从 Source 如果您的系统配置不在上述支持的配置中，您可以从源代码构建 torchaudio waveform, sample_rate = torchaudio.load('foo.wav') # load tensor from file torchaudio.save('foo_save.wav import torchaudio torchaudio.set_audio_backend("soundfile") # 切换后台 waveform, sample_rate = torchaudio.load API 参考 API 参考位于此处：http://pytorch.org/audio/ 公约 由于 torchaudio 是一个机器学习库，并且构建在 PyTorch 之上，torchaudio 围绕以下命名约定进行了标准化
3.9K20编辑于 2022-09-29 - 来自专栏机器学习/数据可视化
深度学习：CUDA和Pytorch版本对比
==0.7.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch # CUDA 10.1 conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio ==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio ==0.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch # CUDA 11.0 conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio ==0.7.0 cudatoolkit=11.0 -c pytorch # CPU Only conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio ==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch # CUDA 11.1 conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio
3.3K31编辑于 2023-05-05 - 来自专栏音频分析
这样的速度，还有谁？一个 issue 引发的性能大跃进
#issuecomment-1498371872后面仔细分析发现，我当时测试数据样本尺寸太小，样本尺寸大时就慢了，性能主要卡在矩阵相乘上，后续优化后相比其它库都快不少，但相比 PyTorch 官方的 torchaudio 想着认命吧，谁叫人家是 torchaudio 呢，最后经过一周的熬战，尝试 OpenBLAS ，Eigen ，MKL ，FFTW ，SIMD ，并行计算等等各种技术优化点后，详细测试了不同样本尺寸大小数据 这是详细的测评报告: https://github.com/libAudioFlux/audioFlux/tree/master/benchmark综合来看，在 linux/amd 处理器上，audioflux 比 torchaudio 在 macOS 系统上，对于大尺寸样本数据，audioflux 比 torchaudio 快，intel 比 m1 明显； 对于小尺寸样本数据，torchaudio 比 audioflux 更快。 经过各种艰辛的优化，比之前版本还是其它相关库都快不少，性能优化上我该做的、能做的都做了，但相比 torchaudio 还是不能完胜，希望大家点赞关注赐予我力量，期待后续性能上完胜 torchaudio
38030编辑于 2023-04-25 - 来自专栏第一专栏
动手学DL——环境部署随笔【深度学习】【Anaconda】【CUDA】【PyTorch】【jupyter】
1.12.0， # ROCM 5.1.1 (Linux only) pip install torch==1.12.0+rocm5.1.1 torchvision==0.13.0+rocm5.1.1 torchaudio download.pytorch.org/whl/cu116 # CUDA 11.3 pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio download.pytorch.org/whl/cu113 # CUDA 10.2 pip install torch==1.12.0+cu102 torchvision==0.13.0+cu102 torchaudio ，选择cp39【==>编译器版本为 python 3.9】 # CUDA 11.3 pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio cold\Downloads\torchvision-0.13.0+cu113-cp39-cp39-win_amd64.whl pip install C:\Users\cold\Downloads\torchaudio
95120编辑于 2023-07-09 - 来自专栏SAP Technical
matinal：python 读取音频文件的几种方式
librosa audio, fs = librosa.load("0.wav") print(type(audio)) 得到的结果为： <class 'numpy.ndarray'> 4、torchaudio.load 代码示例如下： import torchaudio audio, fs = torchaudio.load("0.wav") print(type(audio)) 返回的结果为： <class 'torch.Tensor'> 需要注意的两点： (1)wavefile、soundfile、torchaudio返回的fs是文件本身的采样率；librosa返回的fs默认22050Hz。
60430编辑于 2023-10-14 - 来自专栏项目文章
【已解决】Python报错Pytorch：ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’
使用pip安装 # 对于CUDA 11.0 pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https download.pytorch.org/whl/torch_stable.html # 对于CUDA 10.2 pip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio ==0.7.2 # 对于CUDA 10.1 pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https conda安装，如果你使用的是Anaconda或Miniconda，可以通过conda安装PyTorch： # 对于CUDA 10.2用户 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch # 对于CPU版本 conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
23.2K10编辑于 2024-06-07 - 来自专栏yiyun 的专栏
PyTorch 安装
引言 CPU 版 Windows + Conda + CPU conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch 安装 PyTorch 不用装 cudnn，集成在 cudatoolkit 里面了 Windows + Conda + CUDA 11.3 conda install pytorch torchvision torchaudio -c 即 --channel 它用于指定搜索包的频道, -c pytorch 即使用 pytorch 频道源 使用国内清华源 conda install pytorch torchvision torchaudio 尝试先删除 提示中的 4 个路径 的 文件夹及文件 D:\anaconda3\pkgs\pytorch-1.11.0-py3.8_cuda11.3_cudnn8_0 D:\anaconda3\pkgs\torchaudio py38_cu113 D:\\anaconda3\\pkgs\\pytorch-1.11.0-py3.8_cuda11.3_cudnn8_0.tar.bz2 D:\\anaconda3\\pkgs\\torchaudio
1.5K30编辑于 2022-03-29 - 来自专栏xiaosen
安装PyTorch详细步骤
python==3.10 #进入环境 conda activate torch2 #安装gpu版本pytorch pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio python==3.10 #进入环境 conda activate torch2 #安装cpu版本pytorch pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio MacOS上安装PyTorch 输入命令 pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio==2.0.1 或者使用conda命令进行安装（ 需要先安装anaconda） conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 -c pytorch AMD显卡上安装 pytorch，只能用 linux 系统，执行以下命令安装 # ROCM 5.4.2 (Linux only) pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio
2K10编辑于 2024-05-31 - 来自专栏AI研习社
新版 PyTorch 1.2 已发布：功能更多、兼容更全、操作更快！
近日，PyTorch 社区又添入了「新」工具，包括了更新后的 PyTorch 1.2，torchvision 0.4，torchaudio 0.3 和 torchtext 0.4。 TORCHAUDIO 0.3 与 KALDI 兼容性，新转换器 ? Torchaudio 专注于机器理解音频波形。它是一个 ML 库，提供相关的信号处理功能（但不是一般的信号处理库）。 Torchaudio 经过重新设计，已经成为了 PyTorch 的扩展功能，它也是 DAPI 生态系统的一部分。 标准化 解决机器学习问题的重要工作是数据准备。 新函数、转换器和 Kaldi 兼容性 在标准化之前，我们将状态和计算分成了 torchaudio.transforms 和 torchaudio.functional 两块。 教程中将演示用户如何使用 torchaudio 进行预处理波形；同时该教程也将介绍加载波形并对其应用一些可用转换的示例。
2.2K40发布于 2019-08-16 - 来自专栏python前行者
[1306]whisper报错：UserWarning: FP16 is not supported on CPU； using FP32 instead
= model.transcribe("segment1.wav", fp16=False) #language 解决方法2 pip3 uninstall -y torch torchvision torchaudio generated using https://pytorch.org/get-started/locally/#with-cuda-1 pip3 install torch torchvision torchaudio whisper.load_model('medium').to(device) 解决方法3 打开：https://pytorch.org/ pip3 install torch torchvision torchaudio
93610编辑于 2024-11-24 - 来自专栏CSDNToQQCode
Python安装Pytorch(解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch‘)
安装PyTorch 我这里分开安装了，先安装pytorch再安装torchaudio conda create -name pytorch python=3.9 比较大，需要安装个半小时左右。 安装【torchaudio】 conda install torchaudio cudatoolkit=11.3 安装完成后通过【pip list】查询一下 一大堆，OK，安装完毕。能用了。
5.4K10编辑于 2022-11-30 - 来自专栏四楼没电梯
CosyVoice：开源强大的 AI 语音合成工具
from cosyvoice.cli.cosyvoice import CosyVoice from cosyvoice.utils.file_utils import load_wav import torchaudio , '中文女', stream=False)): torchaudio.save('sft_{}.wav'.format(i), j['tts_speech'], 22050) cosyvoice , prompt_speech_16k, stream=False)): torchaudio.save('zero_shot_{}.wav'.format(i), j['tts_speech' ', prompt_speech_16k, stream=False)): torchaudio.save('cross_lingual_{}.wav'.format(i), j['tts_speech ', stream=False)): torchaudio.save('instruct_{}.wav'.format(i), j['tts_speech'], 22050) 四、启动 Web
6.1K10编辑于 2024-10-12 - 来自专栏小锋学长生活大爆炸
【踩坑】PyG报错Undefined symbol: xxxxxx
比如，这里是PyTorch 2.0.1、CUDA11.7， PyTorch： pip3 install torch torchvision torchaudio PyG： pip3 install torch torchvision torchaudio pip install torch_geometric # Optional dependencies: pip install pyg_lib torch_scatter
58330编辑于 2023-05-26 - 来自专栏Flink实战应用指南
[AI新知] PyTorch 1.2加入新的模型编译API
PyTorch领域函式库则提供常用的资料集和模型等，让开发者快速创建特定领域的基线程式，并且提供常用的功能抽象，减少开发者重複撰写的样板程式码，在释出PyTorch 1.2的同时，开发团队也更新音讯应用类Torchaudio Torchaudio是一个机器学习函式库，内建讯号处理功能，其使用PyTorch的GPU功能，提供波形转换等工具，使音讯资料更易于使用，新版Torchaudio经重新设计释出0.3.0，重点是提供了标准化以及複数功能
81830发布于 2019-08-23 - 来自专栏深度学习|机器学习|歌声合成|语音合成
音频合成和分析torch<2>
bin/python ''' @Author : Errol @Describe: @Evn : @Date : - ''' import torch import torchaudio /data/000-test.wav' waveform,sample_rate = torchaudio.load(file_path) print('waveform',waveform,type(
56310发布于 2021-01-14
腾讯云开发者
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