PyTorch安装

选择首选项并运行install命令。Stable代表PyTorch 1.1最受测试和支持的版本，它应该适合许多用户。如果您想要每晚生成的最新的，也可以安装未经过完全测试和支持的1.1版本。首先请确保已满足以下先决条件(例如，numpy)，具体取决于您的包管理器。Anaconda是推荐的软件包管理器，因为它安装了所有依赖项。

在Windows上安装PyTorch

PyTorch可以在各种Windows发行版上安装和使用。根据您的系统和计算要求，在Windows上使用PyTorch的体验可能会因处理时间而异。建议(但不要求)Windows系统具有NVIDIA GPU，以便充分利用PyTorch的CUDA支持。

必备条件

支持Windows分发

以下Windows发行版支持PyTorch：

• Windows 7及更高版本; 建议使用Windows 10或更高版本。
• Windows Server 2008 r2及更高版本

此处的安装说明通常适用于所有受支持的Windows发行版。显示的具体示例将在Windows 10 Enterprise计算机上运行。

Python

目前，Windows上的PyTorch仅支持Python 3.x; 不支持Python 2.x，请务必了解。由于Windows上没有默认安装，因此有以下几多种方法可以安装Python：

• Chocolatey
• Python官方网站
• Anaconda

如果使用Anaconda安装PyTorch，它将安装一个沙盒版本的Python，用于运行PyTorch应用程序。如果决定使用Chocolatey，但尚未安装Chocolatey，请确保以管理员身份运行命令提示符。

对于基于Chocolatey的安装，请在管理命令提示符中运行以下命令：

choco install python

包管理器

要安装PyTorch二进制文件，需要使用两个受支持的软件包管理器中的其中一个：Anaconda和pip。Anaconda是推荐的包管理器，因为它将在一个沙盒安装中提供所有PyTorch依赖项，包括Python和pip。

• Anaconda - 要安装Anaconda，可使用PyTorch 3.x的64位图形安装程序。单击安装程序链接，然后选择“运行”。Anaconda将下载并将向您显示安装程序提示。
• pip - 如果是通过上面推荐方式安装了Python，则已经安装了pip。
• Numpy - 如果是通过pip安装的，需要在安装PyTorch之前安装numpy。

  # Python 3.x
  pip3 install numpy
  

执行安装

使用Anaconda安装
要使用Anaconda安装PyTorch，需要通过Start |打开Anaconda提示符 Anaconda3 | Anaconda提示。

没有CUDA

要通过Anaconda安装PyTorch，在没有支持CUDA的系统或不需要CUDA，请使用以下conda命令。

conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch

要通过Anaconda安装PyTorch，并且使用的是CUDA 9.0，请使用以下conda命令：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch

## CUDA 8.x
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=8.0 -c pytorch
## CUDA 10.0
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

使用PIP安装

没有CUDA

要通过pip安装PyTorch，并且没有支持CUDA的系统或不需要CUDA，请使用以下命令，具体取决于您的Python版本：

# Python 2.7
pip install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.1-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl
pip install torchvision

# if the above command does not work, then you have python 2.7 UCS2, use this command
pip install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.1-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl

其它版本的安装：

# Python 3.5
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
pip3 install torchvision

# Python 3.6
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip3 install torchvision

# Python 3.7
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
pip3 install torchvision

CUDA 9.0

要通过pip安装PyTorch，并且您使用的是CUDA 9.0，请使用以下命令，具体取决于您的Python版本：

# Python 3.5
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
pip3 install torchvision

# Python 3.6
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.0.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip3 install torchvision

# Python 3.7
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.0.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
pip3 install torchvision

# Python 3.x
pip3 install torch torchvision

# Python 2.7
pip install torch torchvision

验证

为确保正确安装PyTorch，可以通过运行示例PyTorch代码来验证安装。这里将构造一个随机初始化的张量。

从命令行输入：

C:> python

然后输入以下代码：

from __future__ import print_function
import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

得到类似以下的结果：

tensor([[0.3380, 0.3845, 0.3217],
        [0.8337, 0.9050, 0.2650],
        [0.2979, 0.7141, 0.9069],
        [0.1449, 0.1132, 0.1375],
        [0.4675, 0.3947, 0.1426]])

此外，要检查PyTorch是否启用并可访问GPU驱动程序和CUDA，请运行以下命令以返回是否启用了CUDA驱动程序：

import torch
torch.cuda.is_available()