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(一键启动怎样安装win7系统教程)PyTorch提供了一个简洁快速的安装过程，这也是PyTorch优势之一。PyTorch支持Windows、Linux、MacOS等操作系统，目前为止最新版本PyTorch对操作系统的要求如下。（1）W
(一键启动怎样安装win7系统教程)
PyTorch提供了 一个 简洁 快速 的安装过程，这也是PyTorch优势之一。PyTorch 支持 Windows、Linux、MacOS等操作系统，目前为止最新版本PyTorch对操作系统的要求如下。
（1）Windows操作系统。
Windows 7及以上版本，推荐Windows 10或更高版本。
Windows Server 2008 R2 及更高版本。
（2）Linux操作系统。
使用glibc >= v2.17 的 Linux 发行版 支持 安装 PyTorch，其中 包括 Ubantu 13.04 及以上版本，具体的 支持 版本列表参考PyTorch文档。
（3）MacOS操作系统。
macOS 10.15 （Catalina）或更高版本 支持 PyTorch。
安装PyTorch之前需先电脑安装Python，推荐使用Python 3.7以上的64位版本。本书推荐使用Miniconda搭建Python环境。Miniconda是最小的Conda安装程序，它提供了类似沙盒的环境，避免了在老的Python环境中安装可能会遇到的库依赖冲突等问题，对初学者十分友好。Miniconda本身包含着Python，安装完Miniconda我们将获得Conda 包管理工具 和Python环境。
可在Miniconda官网（网址为https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html）下载适合读者当前系统的、64位版本的、使用Python 3的Miniconda安装包，下载 页面 截图如图1-1所示。
图1-1 Miniconda官网下载 页面
Miniconda的安装比较简单，Windows平台下双击安装包，根据 提示 单击“下一步”按钮，使用 默 认设置安装即可。Linux系统使用bash命令安装，安装过程中会询问是否 添加 到系统环境，选择“y”选项即可 添加 到系统环境。MacOS平台下载PKG的安装包安装。安装好Miniconda后，我们就安装完Python环境了。Windows平台下可在程序中 搜索 Anaconda Prompt(miniconda) ，找到后单击它即可进入命令行环境，如图1-2所示。
图1-2 Anaconda Prompt 命令行
注意：图1-2命令行前面的（base）表示我们已经进入了Miniconda基础环境。在Linux等平台，如果安装Miniconda时选择了 添加 到系统环境，直接打开终端即可。
1.3.1 cpu 版本安装 PyTorch分为 cpu 版本和GPU版本，GPU版本需有NVIDIA显卡硬件 支持 ，如果读者的计算机没有NVIDIA显卡硬件 支持 ，请直接安装 cpu 版本，安装命令参考PyTorch官网https://pytorch.org/get-started/locally/。
官网为我们提供了安装命令的 提示 ，这一点非常的方便，无论之后版本如何变化，都建议读者按照官网这里的 提示 进行安装，PyTorch官网的 cpu 安装 提示 如图1-3所示。
图1-3 PyTorch官网 cpu 安装 提示
在图 1-3 所示的PyTorch官网网页上，从上到下依次选择安装版本（PyTorch Build）、系统平台（Your OS）、安装方式（Package）、编程语言（Language）以及计算平台（Co mpu te Platform），网页会给出安装命令。例如在图1-3中， PyTorch Build处选择Stable(1.11.0)， Your OS处选择Windows， Package处选择Conda， Language处选择Python，Co mpu te Platform处选择 cpu ，则网页给出PyTorch 当前最新稳定版 cpu 版本的安装命令如下。
conda install pytorch torchvision torchau dio cpu only -c pytorch
将这行安装命令复制到Anaconda Prompt命令行或者终端，执行即可开始 cpu 版本的安装，安装过程中如果没有 提示 下载中断或 错误 ，说明成功地安装了 cpu 版本的PyTorch。
1.3.2 GPU版本安装 GPU版本的PyTorch可以利用NVIDIA GPU强大的计算加速能力，使PyTorch的运行更为高效，尤其是可以成倍提升模型训练的速度。GPU版本需有NVIDIA显卡硬件 支持 ，如果选择安装GPU版本，请确保计算机已安装NVIDIA显卡和显卡驱动并且显卡型号 支持 CUDA，具体显卡型号是否 支持 可 查询 NVIDIA官网。
CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够 解决 复杂的计算问题。为了使用CUDA，需要安装CUDA Toolkit套件，它会与PyTorch一并使用Conda安装。下面将演示的安装教程仅适用Windows和Linux平台，MacOS平台GPU版本的安装需要从源码构建。
GPU版本的安装依然通过PyTorch官网安装 页面 （https://pytorch.org/get-started/locally/）选择安装命令，如图1-4所示。
图1-4 PyTorch官网GPU安装 提示
在图1-4中，从上到下依次选择安装版本（PyTorch Build）、系统平台（Your OS）、安装方式（Package）、编程语言（Language）以及计算平台（Co mpu te Platform），即在PyTorch Build处选择Stable(1.11.0)， Your OS处选择Windows， Package处选择Conda，Language处选择Python，Co mpu te Platform处选择CUDA 11.6，则网页会给出如下安装命令。
conda install pytorch torchvision torchau dio pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia
将这行安装命令复制到Anaconda Prompt命令行或者终端，执行即可完成GPU版本的安装。安装过程中需要从Anaconda提供的官方源下载PyTorch和CUDA Toolkit等安装包，这些包都比较大，如果发生了网络中断，读者可尝试重新执行安装命令再次安装。读者在选择CUDA版本时有以下两点要特别注意。
（1）Windows平台只能选择 CUDA 11.3或更高版本。
（3）关于这个CUDA 的选择，在本书写作的时候仅有图中 显示 的11.6和11.7两个版本，未来可能会发生变化，总的原则是，尽量选择的高的版本。
以上为 cpu 版本和GPU版本的安装过程，读者根据自己的计算机有无NVIDIA显卡选择 一个 版本安装即可。除此之外，Windows平台还需要安装Microsoft Visual C++（VC_re dis t.x64.exe），可从微软网站（网址为 https://docs.microsoft测试数据/zh-CN/cpp/windows/latest-supported-vc-re dis t）下载安装最新 支持 的 Visual C++ 。在很多时候，读者的计算机可能已经安装过这个Visual C++，如果安装的时候 提示 已经安装了其他版本，那就没有必要重复安装了。
完成PyTorch库的安装后，我们还需要安装辅助的库，例如绘图库Matplotlib、数据分析库pandas以及开发编辑工具Jupyter Notebook等，可在Anaconda Prompt命令行或者终端执行以下安装命令。
pip install pandas matplotlib notebook
至此，环境配置结束。
下面来测试一下我们的安装是否成功。上面命令已安装了Jupyter Notebook，Jupyter Notebook是基于网页的、用于交互计算的应用程序，其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行 代码 和展示结果。简单来说，Jupyter Notebook以网页的形式打开，可以在网页 页面 中直接编写 代码 和运行 代码 ， 代码 的运行结果也会直接在 代码 块下 显示 。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同 一个 页面 中直接编写，便于笔者及时地说明和解释。Jupyter Notebook是本书推荐读者使用的 代码 编写工具，它对初学者十分友好，是数据分析的标准环境，其使用界面如图1-5所示。
图1-5 Jupyter Notebook使用界面
要打开Jupyter Notebook，需要在Anaconda Prompt命令行或终端中执行如下命令。
电脑jupyter notebook
然后按Enter键，即可在浏览器中打开Jupyter Notebook的Home 页面 ，如图1-6 所示。
图1-6 Jupyter Notebook的Home 页面
单击Home 页面 右上角的New下拉列表框，在下拉列表中选择“Python 3”选项，会打开 一个 新的编写 代码 页面 ，如图1-7所示。
图1-7 Jupyter Notebook编写 代码 页面
这样我们就新建 一个 kernel，它只有 一个 闪着光标的空行，我们 在这 一行输入以下 代码 即可导入PyTorch。
import torch
按住shift键并单击Enter键执行此行 代码 ，如果没有报错且行号前面出现了“[1]”，说明PyTorch安装成功并已导入当前环境，如图1-8所示。
电脑
图1-8 导入PyTorch
执行完 代码 后，会在 代码 下面 自动添加 一个 空行，方便继续编写 代码 。我们可以构造 一个 随机 初始化的张量来测试一下PyTorch。在下一行输入以下 代码 。
x = torch.rand(5,3)
print(x)
如果一切顺利，将看到类似如图1-9所示的 输出 。
图1-9 生成 并打印 随机 数
如果安装的是GPU版本，可运行以下 代码 以确认是否启用了CUDA驱动程序。
torch.cuda.is_available()
执行上面这行 代码 ，如果返回值为True，说明成功安装了GPU版本的PyTorch。
1.4 本章小结 本章我们介绍了PyTorch库，并详细讲解了环境配置和安装。学习完本章，读者需要在自己的计算机上完成PyTorch的安装并做测试。PyTorch库的安装相比TensorFlow等类似库要简单很多，其关键点在使用Miniconda配置环境并严格按照官网的安装命令 提示 进行安装。
电脑
总结
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