Windows 环境下 PyTorch 安装全攻略

安装前的准备

在 Windows 系统上安装 PyTorch，首先得看看电脑的硬件情况。要是你的电脑显卡支持 CUDA 技术，那安装带 GPU 加速功能的 PyTorch 会让程序跑得飞快；要是没有，安装 CPU 版本也能满足基本需求。

另外，Python 是 PyTorch 的基础，建议安装 Python 3.7 及以上版本。你可以去 Python 官方网站下载安装包，安装时记得勾选“Add Python to PATH”，这样在命令行就能直接用 Python 命令啦。

还有，包管理工具也很重要。pip 是 Python 常用的包管理工具，在安装 Python 时一般会自带。但为了确保安装顺利，最好在命令提示符（CMD）里运行 pip install --upgrade pip 把它升级到最新版本。

安装 CUDA 工具包（针对 GPU 版本）

如果你的显卡支持 CUDA，想安装 GPU 加速的 PyTorch，就得先安装 CUDA 工具包。去 NVIDIA 官网下载对应显卡驱动版本的 CUDA 工具包。安装过程不难，按提示一步步来就行。安装完后，在系统环境变量里会自动添加 CUDA 相关路径，要是没添加，就得手动加上，比如“C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAvXX.XXbin”和“C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAvXX.XXlibnvvp”，这里的“XX.XX”是具体的版本号。

安装 PyTorch

CPU 版本安装

打开命令提示符，输入以下命令就能安装 CPU 版本的 PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio

这个命令会从 PyTorch 官方源下载并安装 CPU 版本的 PyTorch 及其常用的视觉和音频处理库。安装过程可能会花点时间，得耐心等等。

GPU 版本安装

要是安装 GPU 版本，得先知道 CUDA 工具包的版本。在命令提示符里输入 nvcc -V 查看版本号。然后去 PyTorch 官网，找到适合你 CUDA 版本的安装命令。比如 CUDA 11.1 版本，安装命令可能是：

pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

输入命令后，耐心等它安装完，这样 GPU 加速的 PyTorch 就装好了。

验证安装是否成功

安装完 PyTorch，得验证一下是不是真的装好了。打开 Python 交互环境，在命令提示符里输入 python 就行。然后输入以下代码：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

要是能输出版本号，对于 GPU 版本 torch.cuda.is_available() 返回 True（CPU 版本忽略这一项），那就说明 PyTorch 安装成功啦。

通过上面这些步骤，不管是 CPU 还是 GPU 版本的 PyTorch，都能在 Windows 环境里顺利安装好，接下来就可以开开心心地用 PyTorch 做深度学习项目咯。