首先，为Pytorch安装做准备
最新的树莓派操作系统，Raspbian Buster安装了Python 3.7。所以为了能轻松安装PyTorch，建议安装的该版本的系统。
安装Python包的最简单方法是通过PIP (PIP安装包或首选安装程序的递归首字母缩写，Preferred Installer Program)
例如，如果你想在Python中安装RS232库，使用以下命令启动Python3:
python3
然后输入:
pip3 install pyserial
这将从Python包索引(PyPi，Python Package Index)中获取包并将其安装到您的机器(无论是Raspberry Pi或笔记本电脑，还是任何安装了Python并能访问internet的其他设备)。
可能你已经注意到我在这里使用了python3。Python有两种风格，Python 2x和Python3x。Python2x是遗留的早期版本，而Python3x将会有稳定的发布和更新。
您的树莓派也将安装这两种风格的Python。要启动Python 2x版本，只需在终端中键入Python来启动它。输入python3将启动3x版本。我建议使用3x版本。
类似地，Python pip包也有针对Python 2x和3x的两种风格。命令pip调用Python2x的pip包，而pip3调用Python3x的pip包。
现在，熟悉了在Raspberry Pi中安装Python包的基础知识，接下来让我们讨论一下Raspberry Pi芯片架构。
树莓派的芯片架构
Raspberry Pi采用的是ARM处理器架构，而不是大多数台式机或者笔记本电脑中使用的Intel x86架构(对于好奇的读者，这篇文章提供了ARM和Intel x86处理器架构差异的详细信息)。这里对我们很重要的一点是，安装在RPi中的Python包应该根据其特定的处理器架构进行编译。这意味着不能简单地将基于x86的PC中的包复制到Raspberry Pi中，因为它与RPi的处理器架构不兼容。
在上个部分提到，安装python包可以使用pip命令，pip安装Python包将自动下载并安装与arm兼容的版本到Raspberry Pi中。
但遗憾的是，PyPi中PyTorch并没有针对Raspberry Pi(与ARM兼容)1.0及以上版本的官方包。我们需要一个1.0或更高版本的PyTorch才能工作(特别是PySyft包，稍后我们将下载它)。
因此，我们就有了不同的方式来实现PyTorch的安装:
- 较为困难的方案，从官方Git存储库的源代码编译PyTorch: 这里有一篇优秀的文章详细介绍了这一方案，所以本文不再重述。
- 较为简单的方案，从提前编译好的wheel包中安装PyTorch，它是由一些具有分享和帮助精神的人上传的。在查阅相关文献时候，偶然发现了一些上传wheel文件的人，他们采用比较困难的方案，即从源代码编译，并决定分享安装包去帮助那些面临该问题的人!😇这也是有一个开源社区的好处👏。
接下来，我们将基于第二中方案展开。我在搜索解决方案时候发现了Suparna S Nair上传到她个人Google Drive里的wheel文件，同时我也发现了GitHub上有新版本的wheel文件，根据自己需求到不同的地方下载吧～
等一下，我刚提到了wheel文件。那是什么?
WHL文件是以Wheel格式保存的包，这是Python发行版使用的标准内置包格式。它包含Python安装的所有文件和元数据。
接下来是一个棘手的部分， Suparna S Nair上传的wheel文件适用于Raspberry Pi的armv7l版本的处理器架构。
在不同的树莓派设备上使用的不同架构的ARM处理器。例如，早期的Raspberry Pi可能采用的armv6或者armv7指令集。而近年来发布的Raspberry Pi 3 B+ 和 Raspberry Pi 4 采用的aarch64架构。
为了确认给定的wheel文件是否与RPi的处理器架构兼容，在Terminal中输入：
uname -a
Terminal会打印出处理器对应的架构版本。如果你看到armv7l，恭喜你呀😄！和提供的.whl 安装文件完美对应。接下来就是激动人心的安装部分啦~
安装Pytorch的依赖项
在这里我们已经整理出安装Pytorch所需要的依赖项的wheel文件，下一步就算正确&平顺的安装Pytorch 所需的依赖项。在Terminal中输入以下内容：
sudo apt install libopenblas-dev libblas-dev m4 cmake cython python3-dev python3-yaml python3-setuptools
复制Pytorch的 wheel 文件到Raspberry Pi上
在这个环节里，有多种方法可以实现这一点。例如采用U盘拷贝到RPi上，或者是用scp从PC传输到RPi上。
当然，最简单的是直接在GitHub储存库下载，找到对应需要的文件链接，在Terminal上执行一个wget，这样它就会被直接下载到你的Raspberry Pi中。
最后—安装Pytorch
进入Pytorch对应的文件夹里，输入一下内容：
pip3 install torch_file_name.whl
接下来可以去喝口茶等待系统安装好，整个过程大概需要一分钟左右。
而后测试下是否安装成功，请启动python3并导入torch：
>>> import torch
>>>
如果系统没有报任何错误，那么恭喜你! 已经成功安装好Pytorch，在通过树莓pi训练神经网络的过程中，你又跨越了一个里程碑!
在安装完成后，尝试导入torch的时候可能出现以下错误信息：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/lib/python3.6/site-packages/torch/__init__.py", line 45, in <module>
from torch._C import *
ModuleNotFoundError: No module named 'torch._C'
请参阅该链接去处理。
如果使用相同的project_folder和env变量，那么文件地址应该是在这里:
$ cd pi/home/env/lib/python3.7/site-packages/torch
在该文件夹下你会发现有两个文件名像下面所示：
_CXXXXXXXX.so
_dlXXXXXXXX.so
(XXXXXXX represents just any name)
将这两个文件改成以下的格式：
_C.so
_dl.so
