windows虚拟环境环境安装pytorch教程，包含虚拟机安装+pytorch安装全流程

做深度学习或人工智能开发可以使用tensorflow或者pytorch，由于pytorch面向流式编程，对于初学者更加友好，该资源是一份面向初学者的pytorch环境搭建教程，从安装windows虚拟机开始到pytorch安装全流程介绍，图文并茂，读者只需要跟随教程图文描述的步骤一步一步操作即可快速搭建windows虚拟环境下的pytorch开发环境 适用人群：深度学习或人工智能初学者，有搭建pytorch环境的需求 平台：PC，windows，pytorch 资源特点：基于Windows虚拟机上的pytorch搭建教程 编程语言：python 特殊说明：由于虚拟机软件和pytorch更新迭代很快，教程文档的核心步骤是确定的，如果与最新官方步骤有差异请按照最新指导来操作，资源也会不断更新，有疑问可以即使留言咨询，乐于给初学者解疑答惑，欢迎一起交流！ ### Windows虚拟环境下PyTorch安装教程 #### 一、引言 随着深度学习技术的不断发展，PyTorch作为一款强大的开源机器学习库，受到了越来越多研究者和开发者的青睐。相较于TensorFlow，PyTorch因其面向流式编程的特点，对初学者更加友好。本教程旨在详细介绍如何在Windows环境下通过虚拟机安装并配置PyTorch，帮助初学者快速搭建起一个高效稳定的开发环境。 #### 二、目标受众 - 深度学习或人工智能领域的初学者。 - 需要在Windows平台上进行PyTorch开发的人员。 - 希望了解虚拟机环境配置方法的学习者。 #### 三、准备工作 - **硬件需求**：足够的CPU、内存资源（至少4GB RAM）以及存储空间。 - **软件需求**：安装最新版本的VMware Workstation虚拟机软件、Python环境、Anaconda（可选）等。 #### 四、搭建虚拟环境 ##### 4.1 安装VMware Workstation - **第一步**：运行下载完成的VMware Workstation虚拟机软件包，如图1-1所示。 - **第二步**：在安装向导界面单击“下一步”，如图1-2所示。 - **第三步**：同意最终用户许可协议，如图1-3所示。 - **第四步**：选择虚拟机软件的安装位置（默认或自定义），勾选“增强型键盘驱动程序”，如图1-4所示。 - **第五步**：根据个人喜好选择是否开启产品更新和提供反馈，如图1-5所示。 - **第六步**：选择是否在桌面和开始菜单创建快捷方式，如图1-6所示。 - **第七步**：确认安装信息无误后点击“安装”，如图1-7所示。 - **第八步**：耐心等待虚拟机软件自动安装完成，如图1-8所示。 - **第九步**：安装完成后，点击“完成”按钮，如图1-9所示。 - **第十步**：双击桌面上的虚拟机图标，输入许可证密钥或选择试用版继续，如图1-10所示。 - **第十一步**：完成软件许可验证后，点击“完成”，如图1-11所示。 - **第十二步**：再次打开虚拟机软件，可以看到其管理界面，如图1-12所示。 ##### 4.2 设置虚拟机 - 在安装虚拟机后，还需要进一步设置操作系统的硬件标准，包括但不限于处理器、内存、磁盘等资源分配。 ##### 4.3 下载Ubuntu - 访问Ubuntu官方网站下载所需版本的Ubuntu ISO镜像文件。 ##### 4.4 创建虚拟机 - **第一步**：在VMware Workstation中点击“创建新的虚拟机”，选择“典型”模式，如图1-13所示。 - **第二步**：选择“稍后安装操作系统”，而非直接选择ISO文件进行安装，这样可以在后续步骤中进行更多自定义设置，如图1-14所示。 - **第三步**：选择操作系统类型为“Linux”，版本为“Red Hat Enterprise Linux 7 64位”（此处可根据实际情况选择合适的Ubuntu版本），如图1-15所示。 - **第四步**：设置虚拟机名称和安装位置，如图1-16所示。 - **第五步**：配置虚拟机硬件，包括处理器数量、内存大小、网络连接方式等。 #### 五、安装PyTorch 在成功搭建好虚拟环境后，接下来就可以着手安装PyTorch了。 ##### 5.1 安装Python - 如果尚未安装Python，请访问Python官方网站下载并安装Python。 - 推荐安装Python 3.6及以上版本。 ##### 5.2 创建虚拟环境 - 使用Anaconda创建虚拟环境（可选）： ```bash conda create -n pytorch_env python=3.7 conda activate pytorch_env ``` - 或者直接使用Python自带的venv模块创建虚拟环境： ```bash python -m venv pytorch_env source pytorch_env/bin/activate ``` ##### 5.3 安装PyTorch - 根据你的硬件配置选择合适的PyTorch版本安装。如果你的计算机支持GPU加速，可以选择安装CUDA支持的版本；如果不支持，则安装纯CPU版本。 - 例如，安装最新稳定版的PyTorch（仅限CPU）： ```bash pip install torch torchvision torchaudio ``` - 如果需要GPU支持，则还需要安装CUDA和cuDNN等依赖库： ```bash pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html ``` #### 六、测试安装 - 安装完成后，可以通过编写简单的代码测试PyTorch是否安装成功： ```python import torch print(torch.__version__) x = torch.rand(5, 3) print(x) ``` #### 七、注意事项 - 由于虚拟机软件和PyTorch都在不断更新迭代，教程中的某些步骤可能与最新版本有所不同。建议参考官方文档进行操作。 - 如果遇到问题，可以在相关论坛或社区寻求帮助，也可以直接联系作者咨询。 #### 八、总结 通过以上步骤，我们已经成功地在Windows环境下通过虚拟机搭建了一个完整的PyTorch开发环境。这一环境不仅能够满足初学者对深度学习的基本需求，也为后续深入学习和项目实践打下了坚实的基础。希望每位学习者都能充分利用这个环境，探索更多深度学习的魅力。