pytorch在windowss,linux,mac都可以运行，在此记录本次工作中遇到的在windows的应用：
一、安装python的方式有三种：
1、Chocolatey:
2、Python website:
3、Anaconda:
二、管理Pytorch库的有Anaconda和pip:
要安装Pytorch，这两个必须有其中的一个
下面是以Anaconda方式安装Pytorch
1)、先安装Anaconda 参考连接
Anaconda:https://www.anaconda.com/distribution/#windows
下载自己所需要的版本然后安装：
2）、使用命令行安装pytorch:
使用Anaconda命令行也有三种方式：
（1）、安装cpu版本(即是没有CUDA)
conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch
(2)、CUDA 9.0
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch
(3）、CUDA 8.X
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=8.0 -c pytorch
(4)、CUDA 10.0
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
3)、安装依赖项:(之前没安装的时候不好用，安装之后好用了不知道是不是这个问题导致不好用)
conda install numpy pyyaml mkl mkl-include setuptools cmake cffi typing
三、安装Cmake
四、生成Torch Script
由于C++和Python读取的文件方式不同，所以在使用C++调用之间先把训练生成的模型文件转换成Torch Script，这样子就可以使用C++进行调用了！
写一个test.py文件然后运行生成model.pt文件
五、下载libtorch文件（本片是CPU版）
下载之后解压，解压之后的文件目录为：
六、编写C++程序
我们在任意位置建立一个文件夹Ptest，并把下面的C++测试代码存为一个cpp文件，放到这个文件夹中，并命名为example-app.cpp，代码：
还要建立一个CMakeLists.txt，注意文件名需要根据自己设置的进行修改，我这里是example-app.cpp，并在CMakeLists.txt中写入以下语句：
再创建一个空的build文件夹：
然后目录的结构如下：
完成之后，用CMake编译
cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=D:\libtorch\libtorch-win-shared-with-deps-latest\libtorch -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release …
（或者运行：
D:\example\build>cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=D:\opencv4\opencv\build\x64\vc15\lib;D:\libtorch-gpu -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -G “Visual Studio 14 Win64” …
进入build目录
cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=D:\libtorch\libtorch-win-shared-with-deps-latest\libtorch -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release …）
如果缺少dll文件的话，就把libtorch下的dll文件放在Debug和Release目录下
自己工作中总结