### 在 Windows 系统中安装 PyTorch #### 环境准备 在开始安装 PyTorch 之前，需确认系统的 Python 版本满足最低要求。推荐使用 Python 3.8 或更高版本[^1]。可以通过以下命令检查已安装的 Python 版本： ```bash python --version ``` 如果当前版本低于 3.8，则需要从 [Python 官方网站](https://www.python.org/) 下载并安装最新的 Python 发行版。 对于 GPU 加速的支持，还需要确保系统配备了 NVIDIA 显卡，并正确安装了相应的驱动程序以及 CUDA 工具包[^3]。通常情况下，CUDA 的版本应与目标 PyTorch 支持的版本匹配。例如，若系统支持 CUDA 12.2 而官方尚未提供对应版本的 PyTorch，可选择兼容的较低版本（如 CUDA 11.8）作为替代方案[^2]。 #### 使用 Pip 进行在线安装 访问 [PyTorch 官方网站](https://pytorch.org/get-started/locally/) 并根据提示选择适合的操作系统、包管理工具（Pip）、Python 和 CUDA 配置组合。假设选择了 **Windows**、**Pip**、**Python >= 3.9** 及 **CUDA 11.8**，则会生成类似于以下的安装命令： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 为了加速下载过程，可以指定国内镜像源地址，例如中国科学技术大学提供的服务： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ ``` #### 手动离线安装 当网络条件不佳或无法通过线上方式完成依赖项获取时，可以选择手动下载 Whl 文件后再执行本地安装操作。具体流程如下： 1. 访问 [PyTorch Stable Releases 页面](https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html)，定位至所需的具体版本及其对应的平台架构； 2. 下载 `torch` 和 `torchvision` 的 Wheel 包文件； 3. 切换到 Anaconda Prompt 或其他终端界面下激活目标虚拟环境； 4. 输入类似下面这样的指令逐一加载组件： ```bash pip install "C:\path\to\torch.whl" pip install "C:\path\to\torchvision.whl" ``` 注意：务必按照实际存储位置调整上述路径参数。 #### 测试验证 完成全部设置之后，可通过简单的脚本来检验是否正常工作。启动交互式解释器或者新建一个 `.py` 文件写入下列代码片段： ```python import torch print(torch.__version__) if torch.cuda.is_available(): print('GPU is available.') else: print('No GPU detected.') ``` 运行该段落后应当能够看到打印出来的 PyTorch 库版本号以及关于是否存在可用 GPU 设备的信息反馈。