深度学习-第一章-window下PyTorch安装教程

• 一、概述
• 二、安装
• • 1、安装Anaconda
  • 2、安装CUDA
  • 3、安装PyTorch
• 三、测试安装成功

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，其前身是2002年诞生于纽约大学 的Torch。它是美国Facebook公司使用python语言开发的一个深度学习的框架，2017年1月，Facebook人工智能研究院（FAIR）在GitHub上开源了PyTorch。

特点：

• （1）简洁：
  PyTorch的设计追求最少的封装，尽量避免重复造轮子。 简洁的设计带来的另外一个好处就是代码易于理解。PyTorch的源码只有TensorFlow的十分之一左右，更少的抽象、更直观的设计使得PyTorch的源码十分易于阅读。

• （2）速度：
  PyTorch 的灵活性不以牺牲速度为代价，在许多评测中，PyTorch 的速度表现胜过 TensorFlow和Keras 等框架。

• （3）易用：
  PyTorch 是所有的框架中面向对象设计的最优雅的一个。PyTorch的面向对象的接口设计来源于Torch，而Torch的接口设计以灵活易用而著称，Keras作者最初就是受Torch的启发才开发了Keras。PyTorch继承了Torch的衣钵，尤其是API的设计和模块的接口都与Torch高度一致。PyTorch的设计最符合人们的思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法，即所思即所得，不需要考虑太多关于框架本身的束缚。

anaconda安装时会自带安装相应的python版本。
安装完成后，可以运行cmd，使用conda --version查看anaconda的版本；用conda list查看安装的包，这里面也包含了python，可以看到对应的python版本。

D:cuda>conda --version
conda 4.10.1

参考：https://blog.csdn.net/Blueeyedboy521/article/details/125314920

打开官网：https://pytorch.org/
点击“install”，然后进入版本的选择页面

正常如果你本地的CUDA和PyTorch一致，则Command会出现安装命令，像我本地安装CUDA10.2，则会提示不符合，则需要找历史版本的PyTorch
打开历史版本地址：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
找到如下：

# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

新建main.py

import torch

# Press the green button in the gutter to run the script.
if __name__ == '__main__':
    print(torch.__version__)
    print('gpu:', torch.cuda.is_available())