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开篇提示，玩机器学习，一定不能用配置一般的电脑，否则后果自负。现在入正题。其实不管是在Windows系统还是Ubuntu这样的Linux系统，要安装基于Python编程语言的机器学习库(像PyTorch这样的机器学习库)或软件工具，一般建议都是需要在pip3的格式下安装的。官方就这么建议和要求的。
之前的文章里，我们已经学习了如何安装pip3这样的工具。Windows和Ubuntu这样的Linux系统里都已安装过。那么我们就可以用pip3来安装库了。很多时候，我们要用pip工具来安装软件库，一般直接用pip3 install XXX就行了。所以我们要安装学习开源的机器学习库PyTorch的话，那么可能就会在cmd里或者终端shell里执行pip3 install pytorch。不过需要注意的是，这个不总是可行。
有时候，由于网速问题或者软件镜像源的问题，我们直接在pip3里安装，很容易失败。当然多次尝试的话，可能会下载完成，不过那个几率并不大。更重要的是，我们需要去国外官方网站或者根据官方网站的指导建议来下载安装。
对于Python的机器学习库PyTorch，我们去官网看下就知道了。这个的确不是直接install。而是有不同的版本和命令。我们使用的操作系统不一样，计算平台不一样，而由于是Python的pip3安装，所以包和编程语言就忽略了。根据OS和计算平台选不同的就行了。
所以按照pytorch官网的建议，如果我们用的是CUDA，那么根据CUDA版本来选择适合自己的安装方法。比如我们用的是CUDA10.2那么就是pip install torch==1.8.1+cu102 torchvision==0.9.1+cu102 torchaudio===0.8.1 -f https://download.pytorch/whl/torch_stable.html命令来安装。而如果是CUDA11.1那么就是pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio===0.8.1 -f https://download.pytorch/whl/torch_stable.html命令来安装。
需要说明一下，CUDA这个统一计算设备架构，是基于显卡的。在以前的系列文章里我们已经介绍过Ubuntu下安装。现在说Windows系统，有时候，笔记本电脑没有独立显卡或者独立显卡配置太低，可能就不支持CUDA或者没法用。这个可以在Windows系统里的，设备管理器-显示适配器里查看。这种情况，可以试试CPU(作死的节奏)。那么对应命令pip install torch==1.8.1+cpu torchvision==0.9.1+cpu torchaudio===0.8.1 -f https://download.pytorch/whl/torch_stable.html执行即可。对照官网就知道了。另外机智客看官方网站上的说明，CUDA10版本需要Windows10，而很多电脑系统还停留在win7和win8这些。
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