简介
PyTorch是一个Python深度学习框架，旨在实现简单灵活的实验，其提供两个高级功能：
- 具有强大的 GPU 加速的张量计算（如
NumPy） - 包含自动求导系统的的深度神经网络
考虑到Python在计算科学领域的领先地位，以及其生态完整性和接口易用性，几乎任何框架都不可避免地要提供Python接口。在2017年，Torch的幕后团队推出了PyTorch。PyTorch不是简单地封装Lua Torch提供Python接口，而是对Tensor之上的所有模块进行了重构，并新增了最先进的自动求导系统。
自 2017 年初首次推出，PyTorch很快成为 AI 研究人员的热门选择并受到推崇。PyTorch有许多优势，如采用Python语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。由于其灵活、动态的编程环境和用户友好的界面，PyTorch是快速实验的理想选择。
目前，PyTorch也广泛的应用在学术界与工业界。
安装
PyTorch的安装可以参考官方的QUICK START ，其针对操作系统和软件环境提供了多种不同的安装方式。并且网页会自动检测你的软件环境，生成最适合的安装命令。
根据提示，我只需要在终端当中输入对应的指令就可以了，当然我们也可以手动点击选项来生成不同的命令。由于conda源下载过于缓慢，我们换用pip的方式进行安装。
其中pytorch是主模块，torchvision是辅助模块。
conda安装:
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch
pip安装:
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.0.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip3 install torchvision
安装结果如下所示：
测试PyTorch是否能够正常运行：
