下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
本节主要介绍如何在Windows环境下安装PyTorch，PyTorch也有CPU版和GPU版。
从2018年4月起，PyTorch官方开始发布Windows版本。PyTorch是基于Python开发的，要使用PyTorch首先需要安装Python，这里的Python版本是3.6。Windows用户能直接通过conda、pip和源码编译三种方式来安装PyTorch。本小节主要介绍如何通过pip来安装PyTorch。
步骤01 在命令提示符窗口输入命令“pip install torch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0”安装指定版本的PyTorch，如图2-27所示。
图2-27
步骤02 验证PyTorch是否安装成功。在命令提示符窗口输入命令“print(torch.__version__)”（注意，代码中是双下划线），如果没有报错，说明安装成功，如图2-28所示。
图2-28
安装GPU版本的PyTorch要稍微复杂一些，需要先安装CUDA、cuDNN计算框架（和安装TensorFlow GPU版本一样，此处省略），然后安装PyTorch。
步骤01 登录PyTorch官网https://pytorch. org，如图2-29所示，单击Install按钮。
图2-29
步骤02 选择对应项，在Compute Platform项目选择对应的CUDA版本号，如图2-30所示。把Run this Command（运行命令）中的命令复制到命令提示符窗口中，执行命令即可进行安装。
图2-30
上述是基本的安装过程，接下来我们看一下CPU与GPU在模型训练时的性能差异对比图，如图2-31所示。
图2-31
从图2-31可以看出GPU比CPU要快很多，大大减少了运行时间。如果有条件，可以购买GPU显卡，其在深度学习训练中将物所超值。