近年来，深度学习框架如雨后春笋般的涌现出来，如TensorFlow、caffe、caffe2、PyTorch、Keras、Theano、Torch等，对于从事计算机视觉/机器学习/图像处理方面的研究者或者教育者提高了更高的要求。其中Pytorch是Torch的升级版，其有非常优秀的前端和灵活性，相比TensorFlow不用重复造轮子，易于Debug调试，极大的提高开发效率，使得其在其他框架中脱颖而出。更多信息参见：caffe2+Pytorch1.0 = Pytorch1.0，期待即将推出的1.0版本，caffe2更适合后端部署。
贾扬清 https://www.zhihu.com/question/59274399
https://www.zhihu.com/question/270578639/answer/356272458
故本博客简单介绍Pytorch在windows上的安装，从2018年4月起，官方开始支持windows版本的了，目前最新是0.4.1。
1 、进入官网https://pytorch.org/
找到适合自己的版本，CUDA、平台、Python等，然后会自动提示“Run this command” 命令指令进行安装。我的是Python3.5(Anaconda4.2)+CUDA8.0+windows10，当然如果电脑没有GPU，CUDA就选none。
2、conda 安装Pytorch包
Win+R进入windows运行，输入cmd进入命令行窗口，输入以上命令稍等片刻可以自动下载安装了，如下图所示。
安装好后Pytorch后，还有个torchvision安装，这个主要集成了一些数据集，深度学习模型，一些转换等，以后需要使用还是很方便的。
3、测试安装
进入Python环境测试安装的包是否成功，如下图所示。import torch导入没报错就说明安装成功，torch.cuda.is_available()是True就表示支持GPU啦~
其中Pytorch安装的路径在：
附：关于Pytorch+caffe2部署不错的例子：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32342366