PyTorch 是一个流行的深度学习框架，支持 CPU 和 GPU 计算。
检查 Python 和 pip 版本
首先，确保你已安装 Python 和 pip，并且它们的版本满足 PyTorch 的要求。
最新版本的 PyTorch 需要 Python 3.9 及更高版本。
在终端或命令行中检查版本：
python --version pip --version
安装 PyTorch
PyTorch 官方提供了几种安装方法，可以通过 pip 或 conda 进行安装。
使用 pip 安装
使用 pip 安装 pytorch：
pip3 install torch torchvision
使用 conda 安装
如果你使用 Anaconda 或 Miniconda 管理 Python 环境，使用 conda 安装 PyTorch 可能会更加简单和高效。
conda install pytorch torchvision -c pytorch
如果不了解Anaconda，可以参考： Anaconda 教程
通过 PyTorch 官网安装
访问 PyTorch 的官方网站 https://pytorch.org/get-started/locally/，网站提供了一个方便的工具，可以根据你的系统配置（操作系统、包管理器、Python版本以及CUDA版本）推荐安装命令。
从源代码安装
如果你需要从源代码安装PyTorch，或者想要尝试最新的开发版本，你可以使用以下命令：
git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorchcd pytorchpython setup.py install
这将从 GitHub 克隆 PyTorch 的源代码，并使用 setup.py 进行安装。
验证安装
为了确保 PyTorch 已正确安装，我们可以通过执行以下PyTorch 代码来验证是否安装成功：
如果 torch.cuda.is_available() 输出 True，则说明 PyTorch 成功识别到你的 GPU。
一个简单的实例，构建一个随机初始化的张量：
如果安装成功，输出结果类似如下：
