PyTorch简介
2016年，随着TensorFlow的发展，所有人都会认为深度学习的框架将会是TensorFlow一家独大，但是2017却迎来了基于动态图的深度学习框架的爆发。 PyTorch是由Facebook人工智能研究演团队于2017年1月在github上开源的，一经发布就引起了广泛的关注，并迅速在研究领域内流行起来。 几乎所有的框架都是基于计算图的，而计算图又可以分为静态计算图和动态计算图，静态计算图先定义再运行，一次定义多次运行，而动态计算图是在运行过程中被定义的，在运行时构建，可以多次构建多次运行。PyTorch就是使用动态图计算。在PyTorch中每一次向前传播（运行代码）都会创建一幅新的计算图。
为什么选择PyTorch
- 代码简洁
- 易上手，易调试
- 速度快
- 社区活跃
安装与配置
使用pip安装，不同的系统，python版本等安装不同版本的PyTorch，可以在官网自行选择。
安装完成后打开python运行命令
>> import torch
如果没有报错证明安装完成。
也可以通过conda来安装。
conda install pythorch torchvision -c soumith
如果速度较慢可以尝试更换conda源为清华tuna。
windows
针对win10的用户 python3.6+pip安装cpu版本
pip install http://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
安装GPU版本(这里是cuda9.1)
pip install http://download.pytorch.org/whl/cu91/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
conda安装
conda install pytorch -c pytorch
conda install pytorch cuda91 -c pytorch
也可以下载到本地后再用pip安装，下载地址
结语
可能存在官网主页无法选择相应的系统与版本，根据上面的方法进行安装即可。
