随着 PyTorch 1.6 版本的发布，我们很高兴地宣布，微软已扩大其在 PyTorch 社区的参与度，并将负责 PyTorch Windows 版本的开发和维护。
根据最新的 Stack Overflow 开发者调查，Windows 仍然是开发者社区的主要操作系统（46% Windows vs 28% MacOS）。Jiachen Pu 最初做出了巨大的努力，为 PyTorch 添加了对 Windows 的支持，但由于资源有限，PyTorch 的 Windows 支持一直落后于其他平台。缺乏测试覆盖率导致时不时出现意想不到的问题。一些旨在帮助新用户学习和采用 PyTorch 的核心教程无法运行。安装体验也不够顺畅，因为 Windows 上的 PyTorch 缺乏官方 PyPI 支持。最后，PyTorch 的一些功能在 Windows 平台上根本不可用，例如 TorchAudio 领域库和分布式训练支持。为了缓解这些问题，微软很高兴能将其在 Windows 方面的专业知识带入，并使 PyTorch 在 Windows 上发挥出最佳状态。
在 PyTorch 1.6 版本中，我们通过将核心 PyTorch 及其领域库的测试覆盖率提高到与 Linux 相同水平，并自动化教程测试，从而提高了 Windows 构建的核心质量。感谢更广泛的 PyTorch 社区，他们为 Windows 贡献了 TorchAudio 支持，我们得以将测试覆盖率扩展到所有三个领域库：TorchVision、TorchText 和 TorchAudio。在后续的 PyTorch 版本中，我们将继续根据社区反馈和请求改进 Windows 体验。到目前为止，我们从社区收到的反馈表明，分布式训练支持和使用 pip 改进安装体验是接下来的改进领域。
除了原生 Windows 体验，微软还发布了一个预览版，为 Windows Subsystem for Linux (WSL) 2 发行版添加了 GPU 计算支持，重点是启用 AI 和 ML 开发者工作流程。WSL 旨在让开发者能够直接在 Windows 上运行任何基于 Linux 的工具。此预览版为各种利用 NVIDIA CUDA 进行加速且仅支持 Linux 的框架和 Python 包提供了宝贵的场景。这意味着使用预览版的 WSL 客户可以在 Windows 上运行原生基于 Linux 的 PyTorch 应用程序，无需修改，也不需要传统的虚拟机或双启动设置。
在 Windows 上开始使用 PyTorch
在 Windows 上开始使用 PyTorch 非常简单。要使用 Anaconda 和最新的 GPU 支持安装 PyTorch，请运行以下命令。要安装不同支持配置的 PyTorch，请参阅 pytorch.org 上的安装说明。
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
安装 PyTorch 后，请访问 PyTorch 教程 和 文档 以了解更多信息。
在 Windows Subsystem for Linux 上开始使用 PyTorch
WSL 中 NVIDIA CUDA 支持的预览版 现已可供运行 Build 20150 或更高版本的 Windows 内部人员使用。在 WSL 中，使用 Anaconda 安装 PyTorch 的命令与原生 Windows 的上述命令相同。如果您更喜欢 pip，请使用以下命令。
pip install torch torchvision
您可以在 WSL 环境中使用与原生 Windows 相同的教程和文档。此功能仍处于预览阶段，因此如果您在使用 WSL 时遇到问题，请通过 WSL GitHub 存储库 分享反馈，或者通过 NVIDIA 的 WSL 版 CUDA 社区论坛 分享有关 NVIDIA CUDA 支持的反馈。
反馈
如果您发现 Windows 上 PyTorch 体验的不足之处，请在 PyTorch 讨论论坛 上告知我们，或在 GitHub 上使用 #module: windows 标签提交问题。