PyTorch官方網址：github ，主頁

概述：PyTorch 就已經是我們 Python 深度學習框架列表中的一個新的成員了。它是從 Lua 的 Torch 庫到 Python 的鬆散埠，由於它由 Facebook 的 人工智慧研究團隊（Artificial Intelligence Research team (FAIR)）支援且因為它用於處理動態計算圖（Theano，TensorFlow 或者其他衍生品沒有的特性，編譯者注：現在 TensorFlow 好像支援動態計算圖），它變得非常的有名。PyTorch 在 Python 深度學習生態系統將扮演怎樣的角色還不得而知，但所有的跡象都表明，PyTorch 是我們列表中其他框架的一個非常棒的選擇。

PyTorch是一個python優先的深度學習框架，是一個和tensorflow，Caffe，MXnet一樣，非常底層的框架。先說下PyTorch的三大優勢： 

一.Python優先支援策略： 
PyTorch主推的特性之一，就是支援python（官方的提法：puts Python first）。因為直接構建自 Python C API，PyTorch從細粒度上直接支援python的訪問。相比於原生Python實現，引入的新概念很少，這不僅降低了 python 使用者理解的門檻，也能保證程式碼基本跟原生的 python 實現一致。事實上，開發者可以直接用原生 python 程式碼擴充套件 PyTorch 的 operation。 

二.動態圖的良好支援 
Tensorflow執行必須提前建好靜態計算圖，然後通過feed和run重複執行建好的圖。但是Pytorch卻不需要這麼麻煩：PyTorch的程式可以在執行時動態構建/調整計算圖。相對來說，pytorch具有更好的靈活性。這得益於Pytorch直接基於 python C API 構建的 python 介面。 

三.易於Debug 
PyTorch在執行時可以生成動態圖，開發者就可以在堆疊跟蹤中看到哪一行程式碼導致了錯誤。你甚至可以在偵錯程式中停掉直譯器並看看某個層會產生什麼。

既然PyTorch這麼多的好處，當然想馬上安裝體驗一把，到PyTorch主頁一看，只支援OS，Linux等就是沒看到支援Windows，還好它支援Anaconda。

首先說一下本人機器的環境：Win7旗艦版 64位，安裝的（在windows下玩Python推薦Anaconda），自帶的Python3.6.1，原先安裝的CUDA7.5，cudnn為cudnn-7.5-windows7-x64-v5.0-ga.zip，雖然我在安裝PyTorch時安裝包

時要求的是cu80但是，本人機器上仍然安裝成功。

下載完PyTorch安裝包後，無需解壓，直接執行Anaconda Prompt命令列，將目錄定位到安裝包所在目錄，執行如下命令：

conda install --offline pytorch-0.1.12-py36_0.1.12cu80.tar.bz2 #離線安裝

import torch

參考：

http://blog.csdn.net/xiangxianghehe/article/details/73500031

http://www.sohu.com/a/127929325_465975

http://blog.sina.com.cn/s/blog_61c463090102wu69.html