什么是 Pytorch ？为什么选择 Pytorch ？

Pytorch 是一个基于 Python 的科学计算包，组要针对两类人群：

• 作为 Numpy 的代替品，可以利用GPU的性能进行计算（GPU的计算性能是CPU的数倍，特别是浮点型运算）
• 作为一个高灵活性、速度快的深度学习平台
  我们在这里为什么选择 Pytorch 而不选 TensorFlow呢？

TensorFlow：Python 慢怎么办，没事，我们在 Python 上重新设计一门语言，你学这个语言就可以了。（AutoGraph 将Python代码自动转换为等效的TensorFlow）
Pytorch: Python 慢怎么办，没事，你写你的 Python ，我们帮你写个 Python 编译器。
这就是我们选择 Pytorch的原因，把方便留给用户，把难点留给自己。（引用自知乎：https://www.zhihu.com/question/275682850）

Pytorch 的安装

因为我一直在使用 Python 工作，所以我使用的是 Python3.6.6版本的
Python，而我的CUDA使用的是CUDA10，所以我直接使用命令安装 Pytorch 就可以了，（如果没有显卡或者没有装CUDA并且不想装CUDA，那么可以使用CPU版本的 Pytorch，具体详细信息可以访问官网查看https://pytorch.org/get-started/locally/
）

• 在这里要注意了，Windows 环境下 Pytorch 只支持Python3.x，不支持Python2.x

pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl   # 这个是 Pytorch 的安装包
pip3 install torchvision

验证是否安装成功
命令行输入python
执行下面的代码：

from __future__ import print_function
import torch
x = torch.rand(5,3)
print(x)
# 输出的结果类似如下就成功了：
tensor([[0.9010, 0.6002, 0.0159],
        [0.1889, 0.4830, 0.6653],
        [0.1276, 0.7022, 0.6697],
        [0.1669, 0.4375, 0.5023],
        [0.1307, 0.9552, 0.6480]])

到此安装结束
如果电脑安装了CUDA但是不知道版本是多少，在终端中执行以下代码就可以看到了

nvcc -V  # 注意，这个V一定是大写字母

V10.0.130 是CUDNN的版本号，前面的10.0就是你的CUDA的版本号