Pytorch创建与安装（无GPU）

PyTorch是一个流行的深度学习框架，广泛应用于研究和开发领域。然而，许多用户可能没有独立显卡或非NVIDIA显卡，这使得安装PyTorch变得困难。对于这些用户，如何在没有GPU的情况下安装PyTorch呢？

首先，你需要安装Python和pip。你可以从Python官网下载并安装最新版本的Python。接下来，使用pip安装PyTorch。由于你没有GPU，你需要安装CPU版本的PyTorch。你可以使用以下命令安装：

在命令行中输入以下命令：

pip install torch==1.7.0 torchvision==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html

这将安装PyTorch 1.7.0和torchvision 0.8.0，这些版本都是针对CPU优化的。

接下来，你需要安装其他必要的库。你可以使用以下命令安装：

pip install numpy matplotlib scikit-learn

这些库将用于数据处理、可视化和机器学习算法的实现。

现在你已经成功安装了PyTorch和其他必要的库。你可以使用以下代码测试安装是否成功：

在Python中输入以下代码：

import torch
print(torch.version)

如果输出PyTorch的版本号，则表示安装成功。

需要注意的是，由于你没有GPU，因此无法使用CUDA加速。但是，PyTorch提供了CPU版本的实现，可以在没有GPU的情况下进行深度学习研究和开发。你可以使用PyTorch的CPU版本进行模型训练、推断和评估等操作。虽然速度可能较慢，但对于学习和研究来说已经足够。

另外，如果你需要在没有GPU的情况下进行大规模深度学习训练，可以考虑使用分布式训练。PyTorch支持分布式训练，可以在多个CPU核心上并行训练模型，从而提高训练速度。你可以使用PyTorch的torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel等模块进行分布式训练。

总之，即使你没有GPU，也可以通过安装CPU版本的PyTorch来进行深度学习研究和开发。虽然速度可能较慢，但对于学习和研究来说已经足够。如果你需要进行大规模深度学习训练，可以考虑使用分布式训练来提高训练速度。