在计算机上安装和配置 PyTorch。

注意

为了获得更大的功能， PyTorch 还可用于 Windows 上的 DirectML。

在本教程的前一阶段中，我们讨论了 PyTorch 的基础知识以及使用它创建机器学习模型的先决条件。 在这里，我们将在你的计算机上安装该平台。

获取 PyTorch

首先，需要设置 Python 环境。

建议使用 Anaconda 以包管理员身份在 Windows 中设置虚拟 Python 环境。 此设置的其余部分假定你使用 Anaconda 环境。

1. 在此处下载并安装 Anaconda。 选择 Anaconda 64-bit installer for Windows Python 3.8。

重要

请注意安装的是 Python 3.x。 Windows 上的 PyTorch 目前仅支持 Python 3.x，不支持 Python 2.x。

安装完成后，请验证 Anaconda 和 Python 版本。

2. 通过“开始”、“Anaconda3”、Anaconda PowerShell 提示符打开 Anaconda 管理器，并测试你的版本：

可通过运行以下命令来检查你的 Python 版本：python –-version

可通过运行以下命令来检查你的 Anaconda 版本：conda –-version

现可通过 Conda 从二进制文件安装 PyTorch 包。

3. 导航到 https://pytorch.org/。

选择相关的 PyTorch 安装详细信息：

• PyTorch 版本 - 稳定版。
• 你的 OS - Windows
• 包 - Conda
• 语言 - Python
• 计算平台 - CPU，或者选择 Cuda 的版本。 在本教程中，你将在 CPU 上训练和推理模型，但也可使用 Nvidia GPU。

4. 打开 Anaconda 管理器，并运行安装说明中指定的命令。

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

5. 确认并完成提取所需的包。

让我们通过运行示例 PyTorch 代码来构造一个随机初始化的张量，以验证 PyTorch 是否安装成功。

6. 打开 Anaconda PowerShell 提示符并运行以下命令。

python

接下来，输入以下命令：

import torch 

x = torch.rand(2, 3) 

print(x)

输出应为一个随机的 2x3 张量。 这些数字各不相同，但如下所示。

注意

想要了解更多内容？ 请访问 PyTorch 官方网站

后续步骤

现在我们安装了 PyTorch，可以为 模型设置数据了。