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，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 最初为 PyTorch 在 Windows 上的支持做出了英勇的努力，但由于资源有限，PyTorch 对 Windows 的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外问题。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，Windows 上的 PyTorch 缺乏官方 PyPI 支持。最后，一些 PyTorch 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 Windows 专业知识带到桌面上，并使 PyTorch 在 Windows 上达到最佳状态。
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 持平，并自动化教程测试，从而提高了 Windows 版本的核心质量。感谢更广泛的 PyTorch 社区为 Windows 提供了 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 PyTorch 的后续版本中，我们将根据社区反馈和请求继续改进 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。
除了原生的 Windows 体验外，微软还发布了一个预览版，为 适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL) 2 发行版增加了 GPU 计算支持，重点是实现 AI 和 ML 开发者工作流程。WSL 专为希望直接在 Windows 上运行任何基于 Linux 的工具的开发者而设计。此预览版为利用 NVIDIA CUDA 进行加速且仅支持 Linux 的各种框架和 Python 包提供了有价值的场景。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，也无需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 非常容易。要使用 Anaconda 和最新的 GPU 支持安装 PyTorch，请运行以下命令。要安装不同受支持的 PyTorch 配置，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 文档了解更多信息。
在适用于 Linux 的 Windows 子系统上开始使用 PyTorch
WSL 中 NVIDIA CUDA 支持的预览版现在可供运行 Build 20150 或更高版本的 Windows Insider 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。此功能仍在预览中，因此如果您在使用 WSL 时遇到问题，请通过 WSL GitHub 仓库分享反馈，或者对于 NVIDIA CUDA 支持，请通过 NVIDIA 的 WSL 上的 CUDA 社区论坛分享。
反馈
如果您发现 PyTorch 在 Windows 体验上的不足，请在 PyTorch 讨论论坛上告诉我们，或在 GitHub 上使用 #module: windows 标签提交问题。