近年來，深度學習框架如雨后春筍般的涌現出來，如TensorFlow、caffe、caffe2、PyTorch、Keras、Theano、Torch等，對於從事計算機視覺/機器學習/圖像處理方面的研究者或者教育者提高了更高的要求。其中Pytorch是Torch的升級版，其有非常優秀的前端和靈活性，相比TensorFlow不用重復造輪子，易於Debug調試，極大的提高開發效率，使得其在其他框架中脫穎而出。更多信息參見：caffe2+Pytorch1.0 = Pytorch1.0，期待即將推出的1.0版本，caffe2更適合后端部署。關於這幾個那個的比較，可以參見賈楊清在知乎上的回答以及他回答Caffe2中並入Pytorch的看法
本次博客用來記錄我在Windows上安裝Pytorch的過程，以及遇到的問題，供大家參考
1 、進入官網https://pytorch.org/
在這個頁面會自動幫你選擇，但是包的形式，需要你選擇，本人選擇的是pip的，如果是Conda,請自己選擇，CUDA和Python的版本會自動檢測，所以不用擔心。
如果需要查看自己Python版本，請在cmd/cmder/power shell中輸入Python/ipython即可
CUDA版本號的查看
方法1：
進入以下目錄
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA
即可安裝的CUDA版本
方法2：
請在cmd/cmder/power shell中輸入nvcc -V即可
2、pip 安裝Pytorch包
在命令行中，輸入你復制的網頁command即可
安裝好之后請安裝torchvision，即網頁上的第二個命令
做到這里，其實就差一步，就可以檢測了，那就是卸載Numpy(pip uninstall Numpy)，重新安裝以下，因為torch是依賴Numpy的，你以前安裝的版本可能和這個不同，所以需要卸載重新安裝，安裝號之后就可以測試了
只要不報錯，就是成功了
其中，我們可以用torch.cuda.is_available()這個方法來查看是否支持GPU，True就是支持，到此為止，大功告成，可以去玩耍去了！！！！！