随着 PyTorch 1.6 版本的发布，我们很高兴地宣布，Microsoft 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 开发者调查显示，Windows 仍然是开发者社区的主要操作系统（Windows 占 46%，MacOS 占 28%）。Jiachen Pu 最初付出了巨大的努力，为 PyTorch 添加了对 Windows 的支持，但由于资源有限，PyTorch 在 Windows 上的支持一直落后于其他平台。缺乏测试覆盖导致不时出现意外问题。一些旨在帮助新用户学习和采用 PyTorch 的核心教程无法运行。由于 PyTorch 在 Windows 上缺乏官方 PyPI 支持，安装体验也不够顺畅。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。为了缓解这一痛点，Microsoft 很高兴能将其在 Windows 方面的专业知识带入合作，并使 PyTorch 在 Windows 上的体验达到最佳状态。
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范围提高到与 Linux 相当的水平，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 社区为 Windows 贡献了 TorchAudio 支持，我们能够为所有三个领域库添加测试覆盖：TorchVision、TorchText 和 TorchAudio。在 PyTorch 后续版本中，我们将根据社区反馈和请求继续改进 Windows 上的用户体验。到目前为止，我们收到的社区反馈表明，分布式训练支持和使用 pip 改进安装体验将是接下来的改进重点。
除了原生的 Windows 体验，Microsoft 还发布了预览版，为 Windows Subsystem for Linux (WSL) 2 发行版添加了 GPU 计算支持，重点是实现 AI 和 ML 开发者工作流程。WSL 旨在为希望直接在 Windows 上运行任何基于 Linux 的工具的开发者提供便利。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 包提供了有价值的应用场景。这意味着使用此预览版的 WSL 用户可以在 Windows 上运行原生的基于 Linux 的 PyTorch 应用，无需修改，也无需传统的虚拟机或双系统设置。
在 Windows 上开始使用 PyTorch
在 Windows 上开始使用 PyTorch 非常容易。要使用 Anaconda 并通过最新的 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，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 支持的预览版现已对运行 Build 20150 或更高版本的 Windows 预览体验成员开放。在 WSL 中，使用 Anaconda 安装 PyTorch 的命令与上面适用于原生 Windows 的命令相同。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 上相同的教程和文档。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 仓库提交反馈，或在使用 NVIDIA CUDA 支持时，通过 NVIDIA 的 CUDA on WSL 社区论坛分享反馈。
反馈
如果您在使用 PyTorch Windows 版本时遇到问题，请在 PyTorch 讨论论坛告知我们，或在 GitHub 上使用 #module: windows 标签提交问题。
