在 Windows 上安装 PyTorch

PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算库，它支持 GPU 加速，且是 Torch 的一个分支。这个库特别适合做深度学习和机器学习项目。在本篇文章中，我们将会介绍如何在 Windows 上安装 PyTorch。

步骤 1: 安装 Anaconda

Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版本，它附带了大量自带包。因此建议初学者安装 Anaconda，以便快速开始学习 PyTorch。

你可以通过以下链接下载适用于 Windows 的 Anaconda 版本：

https://www.anaconda.com/products/individual#windows

安装完成后，运行以下命令创建一个新的环境：

conda create --name myenv

其中，myenv 是你所创建的环境名。

步骤 2: 安装 PyTorch

在安装 PyTorch 之前，首先需要确定你所安装的版本是否与你的 Python 版本匹配。可以通过以下命令检查 Python 的版本号：

python --version

然后，你可以根据 Python 的版本号选择相应的 PyTorch 版本，通过以下链接下载 PyTorch：

https://pytorch.org/get-started/locally/

在“Select your preferences”中选择你的 Python 版本、操作系统及 CUDA 版本（如果有的话），然后复制安装命令。将命令粘贴在 Anaconda 环境中运行。

以下是一个示例命令：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

在安装 PyTorch 之后，可以编辑以下代码检查 PyTorch 是否被正确安装并运行：

import torch

x = torch.rand(5, 3)
print(x)

输出结果应该类似于：

tensor([[0.3745, 0.9218, 0.7763],
        [0.1194, 0.4695, 0.6561],
        [0.9485, 0.3904, 0.5047],
        [0.5308, 0.6431, 0.5236],
        [0.3755, 0.0342, 0.4523]])

步骤 3: 安装运行环境

如果要在 Jupyter Notebook 中使用 PyTorch，需要安装相应的运行环境。可以通过以下命令安装：

conda install nb_conda_kernels

安装完成后，在 Jupyter Notebook 中创建新的 Python3 Notebook，然后添加以下代码：

import torch

x = torch.rand(5, 3)
print(x)

运行代码后，输出结果应该类似于此：

tensor([[0.7378, 0.6748, 0.5721],
        [0.2860, 0.1783, 0.7291],
        [0.4066, 0.5412, 0.4899],
        [0.9971, 0.9389, 0.8804],
        [0.4118, 0.1552, 0.7921]])

结论

现在你已经成功地安装了 PyTorch 并运行了一个简单的程序。在这个基础上，你可以开始学习更多有关 PyTorch 的深度学习和机器学习技术，甚至开始构建自己的项目。祝学习愉快！