1、前言
以前在做深度学习项目的时候常常使用TensorFlow框架，但是明显感觉到，TensorFlow1.X版本在运行深度学习程序之前需要进行建立计算图、会话等操作，对于快速入门和尝试自己的小想法来说是一个不小的麻烦。就好比你想尝一口蛋炒饭的味道，虽然TensorFlow已经给你准备好了米、鸡蛋和各种调料，但是你依旧需要在吃这口饭之前煮米、打鸡蛋，生火（不过目前TensorFlow2.X版本正在逐渐解决这个问题）。Pytorch可能更像一个直接给你准备好蛋炒饭的框架。
另外，对于我这种技术渣渣来说，自己复现好用的深度学习算法论文是想都不用想的，还得借（chao）助（xi）全球最大的男性交友平台github。github上有很多算法源码也是用Pytorch实现的，作为一个精通Ctrl+C、Ctrl+V的程序员来说，必须得能看懂主流的深度学习框架。
以前，Pytorch被人们诟病的一点是：不支持windows下运行，在Pytorch1.0之后，已经支持了windows下运行。
从各方面讲，Pytorch都值得一学，所以，就有了这个快速掌握Pytorch系列的文章。
2、Pytorch的安装
在使用之前，首先需要安装好Pytorch框架，Pytorch框架框架的安装主要分为两部分：torch和torchvision。torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库，是pytorch的有利补充。
在安装之前，要保证你提前安装好了Python（推荐直接安装anconda），如果你有一块性能强劲的GPU，可以安装cuda等GPU加速。如果你只是想在cpu下运行，那么无需考虑安装cuda的问题。
进入 Pytorch官网，点击“Get Started”之后，就跳转到安装界面。
Pytorch官网
根据实际情况选择
首先根据上图提示选择自己本机的情况，然后就会生成一行安装代码，复制这个代码，在自己的控制台安装就好。另外，我这里使用conda安装竟然报错了，但是选择pip安装之后成功安装，只是pip安装需要用两行代码分别安装torch和torchvision。
接下来，在进度条跑完之后，提示我安装成功。
image.png
在控制台输入python，或者打开自己的pyhton编辑器。输入：import torch语句，如果没有报错，那么证明Pytorch安装成功。
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