windows安装pytorch（windowS安装程序无法重新初始化部署引擎）

本篇文章给大家谈谈windows安装pytorch，以及windowS安装程序无法重新初始化部署引擎对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、如何在Windows上安装python？
• 2、Windows系统中如何安装Python扩展模块
• 3、pytorch的安装和基本使用

如何在Windows上安装python？

第一步：下载Python安装包

在Python的官网 中找到最新版本的Python安装包，点击进行下载，请注意，当你的电脑是32位的机器，请选择32位的安装包，如果是64位的，请选虚森择64位的安装包；

第二步：安装

A.双击下载好的安装包，弹出如下界面：

这里要注意的是，将python加入到windows的环境变量中，如果忘记打勾，则需要手工加到环境变量中；在这里我选择的是自定义安装，点击“自定义安装”进行下一步操作；

B.进入到下一步后，选择需要安装的组件，然后点击下一步:

C.在这里可以自定义路径选择安装：

D.点击下一步后，就开始真正安装了：

E:安装完成后，会有一个安装成功的提示界面：

第三步：测试

python安装好之后，我们要检测一下是否安装成功，用系统管理员打开命令行工具cmd，输入“python -V”,然后敲回车，如果出现如下界面，则表示我们安装成功了；

这句话的意思是显示python的版本信息；

第四步：写程序

安装成功之后，当然要写第一个python程序了，按照惯例，我们写一个“hello world”;

还是打开cmd，输入“python”后敲回车， 进入到python程序中，可以直接在里面输入，然后敲回车执行程序，我们打印一个“hello world”看看，在里面输入 print("hello world")，敲回车，所有程序员都会遇到的第一个程序就出现啦；

第五步：配置python环境变唯誉配量

如果在刚才安装的时候，忘记将加入到环境变量的勾打上，那么就需要手工配置环境变量之后，才能使用python，配置的方法如下：

A.右键点击“我的电脑”，点击“属性”；

B.在弹出的界面中点击“高级系统设置”（不同的windows系统版本，弹出的界面不完全相同，我用的是win8）；

C.在弹出的界面中点击“环境变量”；

D.在弹出的页面中进行环境变量的配置；

找到系统变量中“Path”一项，选中后点击“编辑”；将之前安装的phtyon的完整路径加到最后面，注意要在完整的路径前加一个“;”，然后指指点击“确定”，保存所做的修改，这样，环境变量就设置好了；

设置完成后，可以按照上面的方法进行测试，以确保环境变量设置正确；

小结：

上面是python的安装方法，适合初学者的学习，安装完成后，通常我们还要安装pycharm,PyCharm是一种Python IDE，我们在编写python程序时，通常用该工具进行开发，调试和管理工程等，我们会持续介绍，由浅入深，请添加到收藏，谢谢您的关注

Windows系统中如何安装Python扩展模块

Python是非常灵活的语言，我们可以在它的基础上安装很多的扩展模块。那么如何在Windows系统中安装Python扩展模块呢？下面我给大家分享一下。

工具/材料

CMD命令行

自定义安装

首先我们需要自己手动下载Python扩展模块，这里我随便找了个模块，大家根据自己需要寻找，如下图所示

接下来我们进入扩展模块的文件夹，复制地址栏里面的路径，如下图所示扰庆

然后我们按下Win+R组合键打开运行界面，在告李毕输入框中输入cmd命令，如下图所示

接着就会打开CMD命令行界面，我们输入cd命令，然后粘贴刚才复制的路径，如下图所示

最后进入模块文件夹以后我们执行python setup.py install命令进行安装，如下图所示

pip自动安装

自动安装就不需要自己下载模块了，首先我们进入Python安装目录的Scripts文件夹并复制路径，如下图所示

然后在命令行中通过cd命令进入这个目录，如下图所示

接着通过pip命令进行模块的自动下载，袜芹注意pip的语法，如下图所示

最后安装好了以后我们就可以到Python安装目录下的site-packages文件夹下面看是否已安装成功，如下图所示

[img]

pytorch的安装和基本使用

打开powershell 输入：

后续更新版本只需要到官网复制命令即可：

装GPU的话，还需要事先装春岩运一个cuda.

安装cuda： ;target_arch=x86_64target_version=10target_type=exe_local

查看安装是否成功：枣旅

一个框架具体怎么用，还是看实际应用，开始不要一个一个去看很基扒梁本的操作，直接看一个实际的例子。我觉得 主干链路式 的学习方法是比较好的。

keras可以看作tensorflow封装了一层api。tensorflow和pytorch各有千秋，虽然现在tensorflow似乎在模仿pytorch，不过好像没模仿成功。。。

深度学习框架所有操作基于tensor的格式，tensor理解成是最小操作单元，可以是一个任意维向量。

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