PyTorch CPU版：选择与安装指南

PyTorch是深度学习领域中广泛使用的一个开源框架，它支持GPU加速，使得计算速度更快。然而，有时候我们可能只想在CPU上运行PyTorch，比如在调试或者在没有GPU的机器上运行代码。本文将介绍如何安装和使用PyTorch的CPU版本，突出“pytorch 只显示CPU”中的重点词汇或短语，帮助读者更好地理解这个主题。
首先，我们来谈谈如何安装PyTorch的CPU版本。要安装PyTorch，首先需要安装pip，这是一个Python包管理器。在安装完pip之后，我们就可以使用以下命令来安装PyTorch的CPU版本：

pip install torch torchvision

这里我们安装了PyTorch和torchvision两个包。PyTorch提供了深度学习所需的基本计算操作，而torchvision则提供了常见的图像和视频处理函数。
安装完成后，我们就可以开始使用PyTorch了。在使用PyTorch时，我们需要导入它并将其分配给一个变量，如下所示：

import torch

接下来，我们就可以创建一些PyTorch张量（类似于NumPy数组）并在CPU上执行计算了。例如，我们可以创建一个包含3个元素的PyTorch张量，并将其分配给一个变量x：

x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])

现在，x已经是一个PyTorch张量了，我们可以在CPU上对它进行各种计算，比如加法、减法、乘法等等。下面是一个在CPU上执行计算的例子：

y = x + torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
print(y)

以上代码将在CPU上执行加法运算，并将结果打印出来。
使用PyTorch只显示CPU版本有很多优势。首先，CPU版本的PyTorch可以在没有GPU的机器上运行，避免了安装CUDA驱动程序的麻烦。其次，CPU版本的PyTorch可以在任何支持Python的平台上运行，无需考虑GPU品牌和型号的问题。此外，使用CPU版本的PyTorch还可以节省购买GPU的费用，降低成本。
当然，使用PyTorch只显示CPU版本时需要注意一些问题。首先，CPU版本的PyTorch在计算密集型任务上可能会比GPU版本慢很多。如果您的机器上有GPU，建议您使用GPU版本的PyTorch来加速计算。其次，如果您在机器上同时安装了GPU和CPU版本的PyTorch，需要注意在导入PyTorch时指定要使用的版本。否则，可能会不小心使用了错误的版本，导致计算速度变慢或者出现其他问题。
总之，使用PyTorch只显示CPU版本虽然无法享受GPU加速，但在某些情况下仍然是一种可行的选择。本文介绍了如何安装和使用PyTorch的CPU版本，并总结了其优势和注意事项。希望对您有所帮助！