PyTorch安裝

選擇偏好設定並執行install命令。Stable代表PyTorch 1.1最受測試和支援的版本，它應該適合許多使用者。如果您想要每晚生成的最新的，也可以安裝未經過完全測試和支援的1.1版本。首先請確保已滿足以下先決條件(例如，numpy)，具體取決於您的包管理器。Anaconda是推薦的軟體包管理器，因為它安裝了所有依賴項。

在Windows上安裝PyTorch

PyTorch可以在各種Windows發行版上安裝和使用。根據您的系統和計算要求，在Windows上使用PyTorch的體驗可能會因處理時間而異。建議(但不要求)Windows系統具有NVIDIA GPU，以便充分利用PyTorch的CUDA支援。

必備條件

支援Windows分發

以下Windows發行版支援PyTorch：

• Windows 7及更高版本; 建議使用Windows 10或更高版本。
• Windows Server 2008 r2及更高版本

此處的安裝說明通常適用於所有受支援的Windows發行版。顯示的具體範例將在Windows 10 Enterprise計算機上執行。

Python

目前，Windows上的PyTorch僅支援Python 3.x; 不支援Python 2.x，請務必瞭解。由於Windows上沒有預設安裝，因此有以下幾多種方法可以安裝Python：

• Chocolatey
• Python官方網站
• Anaconda

如果使用Anaconda安裝PyTorch，它將安裝一個沙盒版本的Python，用於執行PyTorch應用程式。如果決定使用Chocolatey，但尚未安裝Chocolatey，請確保以管理員身份執行命令提示字元。

對於基於Chocolatey的安裝，請在管理命令提示字元中執行以下命令：

choco install python

包管理器

要安裝PyTorch二進位制檔案，需要使用兩個受支援的軟體包管理器中的其中一個：Anaconda和pip。Anaconda是推薦的包管理器，因為它將在一個沙盒安裝中提供所有PyTorch依賴項，包括Python和pip。

• Anaconda - 要安裝Anaconda，可使用PyTorch 3.x的64位元圖形安裝程式。單擊安裝程式連結，然後選擇「執行」。Anaconda將下載並將向您顯示安裝程式提示。
• pip - 如果是通過上面推薦方式安裝了Python，則已經安裝了pip。
• Numpy - 如果是通過pip安裝的，需要在安裝PyTorch之前安裝numpy。

  # Python 3.x
  pip3 install numpy
  

執行安裝

使用Anaconda安裝
要使用Anaconda安裝PyTorch，需要通過Start |開啟Anaconda提示符 Anaconda3 | Anaconda提示。

沒有CUDA

要通過Anaconda安裝PyTorch，在沒有支援CUDA的系統或不需要CUDA，請使用以下conda命令。

conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch

要通過Anaconda安裝PyTorch，並且使用的是CUDA 9.0，請使用以下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安裝

沒有CUDA

要通過pip安裝PyTorch，並且沒有支援CUDA的系統或不需要CUDA，請使用以下命令，具體取決於您的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

其它版本的安裝：

# 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

要通過pip安裝PyTorch，並且您使用的是CUDA 9.0，請使用以下命令，具體取決於您的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

驗證

為確保正確安裝PyTorch，可以通過執行範例PyTorch程式碼來驗證安裝。這裡將構造一個隨機初始化的張量。

從命令列輸入：

C:> python

然後輸入以下程式碼：

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

得到類似以下的結果：

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，要檢查PyTorch是否啟用並可存取GPU驅動程式和CUDA，請執行以下命令以返回是否啟用了CUDA驅動程式：

import torch
torch.cuda.is_available()