Win 10安装Pytorch
这篇博客是关于如何在Win10操作系统上安装Pytorch，这里有参考前辈nudt_qxx的博客https://blog.csdn.net/xiangxianghehe/article/details/80103095.
Pytorch 简介
PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，是一个和tensorflow，Caffe，MXnet一样，非常底层的框架。2017 年初，Facebook 在机器学习和科学计算工具 Torch 的基础上，针对 Python 语言发布了一个全新的机器学习工具包 — PyTorch。PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生版本。Torch 是一个使用 Lua 语言的神经网络库, Torch 很好用, 但是 Lua 流行度不够, 所以facebook开发团队将 Lua 的 Torch 移植到了更流行的语言 Python 上，推出了PyTorch 。
先说下PyTorch相较于其它框架主要有以下三大优势：
1. Python优先支持策略
PyTorch主推的特性之一，就是支持Python（官方的提法：puts Python first）。因为直接构建自 Python C API，PyTorch从细粒度上直接支持python的访问。相比于原生Python实现，引入的新概念很少，这不仅降低了 Python 用户理解的门槛，也能保证代码基本跟原生的 Python 实现一致。事实上，开发者可以直接用原生 Python 代码扩展 PyTorch 的 operation。
2. 动态图的良好支持
Tensorflow运行必须提前建好静态计算图，然后通过feed和run重复执行建好的图。但是Pytorch却不需要这么麻烦：PyTorch的程序可以在执行时动态构建/调整计算图。相对来说，pytorch具有更好的灵活性。这得益于PyTorch直接基于 Python C API 构建的 Python 接口。
3. 易于调试
Pytorch在运行时可以生成动态图，开发者就可以在堆栈跟踪中看到哪一行代码导致了错误。你甚至可以在调试器中停掉解释器并看看某个层会产生什么。
Pytorch 主要组件
- Torch: 类似于Numpy的张量库，带有强大的GPU支持；
- torch.autograd: 一个基于tape的自动微分库，支持torch中的所有的微分张量运算；
- torch.nn: 一个专为最大灵活性而设计，与autograd深度整合的神经网络库；
- torch.multiprocessing: Python多运算，但在运算中带有惊人的torch张量内存共享。这对数据加载和Hogwild训练很有帮助；
- torch.utils: 数据加载器，训练器和其他便利的实用功能；
- torch.legacy(.nn/.optim)：出于后向兼容性原因而从torch移植而来的旧代码。
Pytorch对于Windows系统的支持
2018年4月25日，PyTorch 官方发布 0.4.0 版本，目前已更新到0.4.1版本。该版本的PyTorch 有多项重大更新，其中最重要的改进是支持 Windows 系统。Windows用户能直接通过conda、pip和源码编译三种方式来安装Pytorch，不过需要强调Windows下的Pytorch仅支持Python3.5和Python3.6，不支持其他的Python3版本，也不支持Python2。我们在官网就能看到相应的安装方式：
方法一： pip安装
Python3.6+pip安装cpu版本
pip install http://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Python3.5+pip安装cpu版本
pip install http://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
对于GPU版本的安装，Pytorch支持cuda8.0, cuda9.0 和 cuda9.1，请选择对应的版本下载安装。
Python3.6+pip安装gpu版本
pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install http://download.pytorch.org/whl/cu91/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Python3.5+pip安装gpu版本
pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
pip install http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
pip install http://download.pytorch.org/whl/cu91/torch-0.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
方法二：Conda安装
如果你是Anaconda|Python用户，就不需要区分Python3.5和Python3.6，执行命令:
conda install pytorch -c pytorch
就可以完成安装。不过这个默认安装的是cuda8.0的gpu版本,如果你需要安装cuda9.0或cuda1.0的gpu版本，请执行：
conda install pytorch cuda90 -c pytorch
或者
conda install pytorch cuda91 -c pytorch
测试安装成功
import torch
print(torch.__version__)
如果输出0.4.1，Windows下的PyTorch0.4.1就安装成功了。