Windows 10安裝PyTorch
Win 10安裝PyTorch
這篇部落格是關於如何在Win10作業系統上安裝PyTorch，這裡有參考前輩nudt_qxx的部落格https://blog.csdn.net/xiangxianghehe/article/details/80103095
PyTorch 簡介
PyTorch是Torch7團隊開發的，從它的名字就可以看出，其與Torch的不同之處在於Pytorch使用了Python作為開發語言。Torch 是一個使用 Lua 語言的神經網路庫, Torch 很好用, 但是 Lua 流行度不夠, 所以facebook開發團隊將 Lua 的 Torch 移植到了更流行的語言 Python 上，推出了PyTorch 。它和tensorflow，Caffe，MXnet一樣，是非常底層的框架。所謂“Python First”，同樣說明它是一個以Python優先的深度學習框架，不僅能實現強大的GPU加速，同時還支援動態神經網路。
PyTorch既可以看做加入了GPU支援的Numpy，同時也可以看成一個擁有自動求導功能的深度神經網路，除了Facebook之外，它已經被Twitter，CMU和Salesforce等機構採用。
先說下PyTorch相較於其它框架主要有以下幾大特點：
1. Python優先支援策略
PyTorch主推的特性之一，就是支援Python（官方的提法：puts Python first）。因為直接構建自 Python C API，PyTorch從細粒度上直接支援python的訪問。相比於原生Python實現，引入的新概念很少，這不僅降低了 Python 使用者理解的門檻，也能保證程式碼基本跟原生的 Python 實現一致。事實上，開發者可以直接用原生 Python 程式碼擴充套件 PyTorch 的 operation。
2. 動態圖的良好支援
Tensorflow執行必須提前建好靜態計算圖，然後通過feed和run重複執行建好的圖。但是PyTorch卻不需要這麼麻煩：PyTorch的程式可以在執行時動態構建/調整計算圖。相對來說，PyTorch具有更好的靈活性。這得益於PyTorch直接基於 Python C API 構建的 Python 介面。
3. 易於除錯
PyTorch在執行時可以生成動態圖，開發者就可以在堆疊跟蹤中看到哪一行程式碼導致了錯誤。你甚至可以在偵錯程式中停掉直譯器並看看某個層會產生什麼。
4. 命令式體驗
PyTorch的設計思路是線性，直觀且易於使用的，當你執行一行程式碼時，它會忠實地執行，並沒有非同步的世界觀，所以當你的程式碼出現bug時候，可以通過這些資訊輕鬆快捷地找到出錯的地方，不會讓你debug的時候因為錯誤的指向或者非同步和不透明的引擎浪費太多的時間。
5. 輕鬆擴充套件
PyTorch的程式碼相較於Tensorflow而言，更加簡潔直觀，同時對於Tensorflow高度工業化的很難看懂的底層程式碼，PyTorch的原始碼就要友好的多，更容易看懂。深入API，理解PyTorch底層肯定是一件令人高興的事。
PyTorch 主要元件
- Torch: 類似於Numpy的張量庫，帶有強大的GPU支援；
- torch.autograd: 一個基於tape的自動微分庫，支援torch中的所有的微分張量運算；
- torch.nn: 一個專為最大靈活性而設計，與autograd深度整合的神經網路庫；
- torch.multiprocessing: Python多運算，但在運算中帶有驚人的torch張量記憶體共享。這對資料載入和Hogwild訓練很有幫助；
- torch.utils: 資料載入器，訓練器和其他便利的實用功能；
- torch.legacy(.nn/.optim)：出於後向相容性原因而從torch移植而來的舊程式碼。
PyTorch對於Windows系統的支援
2018年4月25日，PyTorch 官方釋出 0.4.0 版本，目前已更新到0.4.1版本。該版本的PyTorch 有多項重大更新，其中最重要的改進是支援 Windows 系統。Windows使用者能直接通過conda、pip和原始碼編譯三種方式來安裝Pytorch，不過需要強調Windows下的Pytorch僅支援Python3.5和Python3.6，不支援其他的Python3版本，也不支援Python2。我們在官網就能看到相應的安裝方式：
方法一： pip安裝
Python3.6+pip安裝cpu版本
pip install http://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Python3.5+pip安裝cpu版本
pip install http://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
對於GPU版本的安裝，Pytorch支援cuda8.0, cuda9.0 和 cuda9.1，請選擇對應的版本下載安裝。
Python3.6+pip安裝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安裝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安裝
如果你是Anaconda|Python使用者，就不需要區分Python3.5和Python3.6，執行命令:
conda install pytorch -c pytorch
就可以完成安裝。不過這個預設安裝的是cuda8.0的gpu版本,如果你需要安裝cuda9.0或cuda1.0的gpu版本，請執行：
conda install pytorch cuda90 -c pytorch
或者
conda install pytorch cuda91 -c pytorch
測試安裝成功
import torch
print(torch.__version__)
如果輸出0.4.1，Windows下的PyTorch0.4.1就安裝成功了。