github 项目多
方便，api好调用
cpu版本
装torch
安装最新版本的就可以。
torchvision
要版本对应
算法：
torchvision版本号=
torch版本号第一个数字-1.torch版本号第二个数字+1.torch版本号第三个数字
所以我的就是：
pip install torchvision==0.14.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
成功效果：
GPU版本：
CUDA版本
先要确定CUDA:
nvidia-smi
这个是最高支持的版本：
然后我们去官网查看最新要求的版本：
可以看到是11.6
所以我们去网站上下载去11.6的
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
依次选择，然后下载就行
nvcc -V
查看已安装的版本
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
下载历史版本
下载11.7版本
安装好之后，检查：
手动安装cuda的torch
http://download.pytorch.org/whl/torch/
下载对应版本的包。
torch version:
CPU的：
GPU的：
cu117就是cuda 11.7.x
python 版本：
cp38 就是 py 3.8.x
查看py版本：
我是3.9+
然后我是cuda11.7
windows平台
选定安装版本
开始安装：
成功
安装torchvision
同上：
http://download.pytorch.org/whl/torchvision/
成功：
测试GPU安装效果
import torch
print(torch.cuda.is_available())
返回True就是成功了
然后看一下 pip list
后面有这个加号就是可以的。