windows和mac下python3.x安装torch和torchvision失败的解决方案
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*，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。更多关于pytorch的学习和介绍，可以参考：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/。
本次博客包括安装pytorch的过程和可能会碰到的一些故障，旨在解决各位同学在安装pytorch时碰到的问题。
安装模块包:torch和torchvision。
系统：windows/mac/linux。python版本：python3以上都可以。
- 1、进入官网https://pytorch.org
进入官网点击get started，然后选择自己匹配的系统和包。第一个就选择stable就好了。
第二个是平台，linux，mac，和windows都是支持的，话说windows在前段时间还是不支持的。
第三个推荐选择pip，一般只要我们装了python，都能用pip的。
第四个就是自己的python版本，不会查看的同学请在cmd/cmder/power shell中输入Python，就可以看到了。这里我的是3.7版本的。
第五个是自己电脑的CUDA版本，pytorch支持基于GPU加速，这样我们运行程序的速度会快很多，当然并不是所有的电脑都支持GPU加速。如果要查看自己的电脑是否支持GPU加速或者CUDA版本，可以按照下面的步骤:
首先打开控制面板，点击硬件和声音。
找到NVIDIA控制面板，点击，注意这里我们第一次打开的时候可能会有点慢，可能要等半分钟的时间，不要着急，并不是我们的电脑出了问题。
找到帮助下面的系统信息，点进去。
组件下面的NVCUDA.DLL后面的就是我们CUDA的版本信息了。
- 2、再全部选中之后复制pytorch官网下面的命令，粘贴到我们cmd命令下回车就可以开始安装了。
上面的运行在有些同学的电脑上可能会有点慢，而且可能会因为依赖库的版本问题出现这样那样的安装错误提示。
这里介绍一种新的方法，也是我推荐使用的，能解决安装过程碰到的大部分问题。不过找对应版本的时候可能要费一下你的眼力。
- 进入https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。
- 找到自己对应的版本的torch和torchvision，然后点击，浏览器会自动下载，比如我的是python3.7，windows的，就找到这个。
torchvision也是一样。
3.把它们下载之后，移动到电脑的桌面上，或者你熟悉的位置。进入cmd命令，输入下面的命令，进入到桌面或者你刚刚放文件的文件夹下。
4.使用pip安装，依次安装两个文件就好了。别忘了加文件后缀名whl。
这样就安装完成了，最后引入torch和torchvision没有问题。
现在你就可以尽情地使用pytorch了，最后附pytorch文档。
pytorch中文文档地址:https://pytorch.apachecn.org/docs/1.2/