簡單來講，CPU適合處理復雜度高、數據量小的任務，而GPU則擅長處理簡單重復且計算量大的任務。這一比喻可以幫助我們更好地理解兩者的差異：將軍（CPU）負責思考復雜戰略，士兵（GPU）執行重復戰斗。

安裝步驟

環境配置

在安裝PyTorch之前，需要確保Windows系統和Python環境已經配置好。本文以Windows 10和Python 3.7為例進行說明。

官網獲取安裝命令

1. 訪問PyTorch官網 https://pytorch.org/。
2. 根據系統環境選擇適合的PyTorch版本，并復制“Run this Command”中的兩條命令。

命令行安裝

打開命令提示符（CMD），輸入復制的兩條命令進行安裝。

Python測試安裝

安裝完成后，打開Python環境，輸入以下命令測試是否安裝成功：

import torch
print(torch.__version__)
import torchvision
print(torchvision.__version__)

如果無錯誤信息，則說明PyTorch CPU版本安裝成功。

如何查看硬件配置

設備管理器檢查

對于Windows系統，可以通過設備管理器查看是否具備GPU等硬件配置。

顯示適配器查看

在設備管理器中找到“顯示適配器”，即可查看顯卡信息。

安裝鏡像源配置

由于國內網絡環境的限制，直接從PyTorch官網安裝可能會遇到速度慢或安裝失敗的問題。因此，使用鏡像源安裝是一個更好的選擇。

配置conda鏡像源

通過conda配置文件，添加多個鏡像源，可以顯著提高安裝速度。

檢查鏡像源安裝情況

使用conda config --show命令，檢查是否成功添加了鏡像源。

安裝PyTorch CPU版本

選擇合適的版本

選擇合適的PyTorch版本號，并在命令中添加+cpu后綴，以指定安裝CPU版本。

使用pip安裝

pip install torch==2.0.0+cpu torchvision==0.15.1+cpu torchaudio==2.0.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

版本適配問題

在安裝過程中，需要注意版本適配問題，確保PyTorch、torchvision和torchaudio的版本相互兼容。

安裝后的驗證

檢查PyTorch版本

安裝完成后，可以通過Python代碼檢查PyTorch版本，以驗證安裝是否成功。

import torch
print(torch.__version__)

版本不對應問題

如果遇到版本不對應導致的錯誤，需要根據錯誤信息和PyTorch官網的指導，選擇合適的版本重新安裝。

PyTorch CPU版本的使用

創建PyTorch張量

x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])

在CPU上執行計算

y = x + torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
print(y)

PyTorch CPU版本的優勢

使用PyTorch CPU版本的優勢在于可以在沒有GPU的機器上運行，節省GPU購買成本，同時避免了安裝CUDA驅動程序的麻煩。

注意事項

在使用PyTorch CPU版本時，需要注意以下幾點：

1. 計算密集型任務可能會比GPU版本慢很多。
2. 如果機器上同時安裝了GPU和CPU版本的PyTorch，需要在導入時指定使用的版本。

FAQ

1. 問：PyTorch CPU版本和GPU版本有什么區別？
   • 答：PyTorch CPU版本主要在CPU上運行，適合沒有GPU環境的情況。而GPU版本則利用GPU加速計算，處理速度更快。
2. 問：如何在沒有GPU的機器上安裝PyTorch？
   • 答：在沒有GPU的機器上，可以選擇安裝PyTorch的CPU版本，只需在安裝命令中添加+cpu后綴即可。
3. 問：安裝PyTorch時遇到版本不對應怎么辦？
   • 答：遇到版本不對應問題時，需要根據錯誤信息和PyTorch官網的指導，選擇合適的版本重新安裝。
4. 問：如何檢查PyTorch是否安裝成功？
   • 答：可以通過Python代碼import torch; print(torch.__version__)來檢查PyTorch版本，確認是否安裝成功。
5. 問：為什么需要在命令中添加+cpu后綴？
   • 答：添加+cpu后綴是為了告訴安裝程序，我們需要的是適配CPU的PyTorch版本。