本文主要是介绍win7 64位Anaconda3下安装Pytorch教程，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
PyTorch官方网址：github ，主页
概述：PyTorch 就已经是我们 Python 深度学习框架列表中的一个新的成员了。它是从 Lua 的 Torch 库到 Python 的松散端口，由于它由 Facebook 的 人工智能研究团队（Artificial Intelligence Research team (FAIR)）支持且因为它用于处理动态计算图（Theano，TensorFlow 或者其他衍生品没有的特性，编译者注：现在 TensorFlow 好像支持动态计算图），它变得非常的有名。PyTorch 在 Python 深度学习生态系统将扮演怎样的角色还不得而知，但所有的迹象都表明，PyTorch 是我们列表中其他框架的一个非常棒的选择。
PyTorch是一个python优先的深度学习框架，是一个和tensorflow，Caffe，MXnet一样，非常底层的框架。先说下PyTorch的三大优势：
一.Python优先支持策略：
PyTorch主推的特性之一，就是支持python（官方的提法：puts Python first）。因为直接构建自 Python C API，PyTorch从细粒度上直接支持python的访问。相比于原生Python实现，引入的新概念很少，这不仅降低了 python 用户理解的门槛，也能保证代码基本跟原生的 python 实现一致。事实上，开发者可以直接用原生 python 代码扩展 PyTorch 的 operation。
二.动态图的良好支持
Tensorflow运行必须提前建好静态计算图，然后通过feed和run重复执行建好的图。但是Pytorch却不需要这么麻烦：PyTorch的程序可以在执行时动态构建/调整计算图。相对来说，pytorch具有更好的灵活性。这得益于Pytorch直接基于 python C API 构建的 python 接口。
三.易于Debug
PyTorch在运行时可以生成动态图，开发者就可以在堆栈跟踪中看到哪一行代码导致了错误。你甚至可以在调试器中停掉解释器并看看某个层会产生什么。
既然PyTorch这么多的好处，当然想马上安装体验一把，到PyTorch主页一看，只支持OS，Linux等就是没看到支持Windows，还好它支持Anaconda。
首先说一下本人机器的环境：Win7旗舰版 64位，安装的Anaconda4（在windows下玩Python推荐Anaconda），自带的Python3.6.1，原先安装的CUDA7.5，cudnn为cudnn-7.5-windows7-x64-v5.0-ga.zip，虽然我在安装PyTorch时安装包
pytorch-0.1.12-py36_0.1.12cu80.tar.bz2—>链接：http://pan.baidu.com/s/1kVefCNl 密码：ss0p
时要求的是cu80但是，本人机器上仍然安装成功。
下载完PyTorch安装包后，无需解压，直接运行Anaconda Prompt命令行，将目录定位到安装包所在目录，执行如下命令：
conda install --offline pytorch-0.1.12-py36_0.1.12cu80.tar.bz2 #离线安装
import torch
参考：
http://blog.csdn.net/xiangxianghehe/article/details/73500031
http://www.sohu.com/a/127929325_465975
http://blog.sina.com.cn/s/blog_61c463090102wu69.html
这篇关于win7 64位Anaconda3下安装Pytorch教程的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
