随着 PyTorch 1.6 版本的发布，我们很高兴地宣布，微软将扩大其在 PyTorch 社区中的参与度，并负责 Windows 版本的 PyTorch 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）。浦嘉宸最初做出了英勇的努力，在 Windows 上添加了对 PyTorch 的支持，但由于资源有限，PyTorch 在 Windows 上的支持落后于其他平台。缺乏测试覆盖导致不时出现意外问题。一些核心教程，旨在帮助新用户学习和采用 PyTorch，无法运行。安装体验也不够顺畅，因为 Windows 上官方 PyPI 对 PyTorch 的支持不足。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。为了缓解这种痛苦，微软很高兴将它的 Windows 专业知识带到桌面上，将 Windows 上的 PyTorch 做到最好。
在 PyTorch 1.6 版本发布中，我们通过将核心 PyTorch 及其领域库的测试覆盖率提升至与 Linux 相当的水平，并自动化教程测试，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，我们能够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。迄今为止，我们从社区收到的反馈指出，分布式训练支持和使用 pip 获得更好的安装体验是下一个改进领域。
除了原生 Windows 体验之外，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，重点在于启用 AI 和 ML 开发工作流程。WSL 旨在为希望直接在 Windows 上运行任何基于 Linux 工具的开发者而设计。这个预览版为各种框架和 Python 包提供了有价值的场景，这些框架和包利用 NVIDIA CUDA 进行加速，并且只支持 Linux。这意味着使用预览版的 WSL 客户可以在 Windows 上运行未经修改的基于 Linux 的 PyTorch 应用程序，无需传统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 安装具有最新 GPU 支持的 PyTorch，请运行以下命令。要安装 PyTorch 的不同支持配置，请参阅 pytorch.org 上的安装说明。
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
安装 PyTorch 后，通过访问 PyTorch 教程和文档来了解更多信息。
在 Windows 子系统 Linux 上开始使用 PyTorch
NVIDIA CUDA 对 WSL 的预览版现在对运行 Build 20150 或更高版本的 Windows Insider 用户开放。在 WSL 中，使用 Anaconda 安装 PyTorch 的命令与上述原生 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 相同的教程和文档。此功能目前处于预览阶段，如果您在使用 WSL 时遇到问题，请通过 WSL 的 GitHub 仓库或与 NVIDIA CUDA 支持分享反馈，也可以通过 NVIDIA 的社区论坛分享 CUDA on WSL 的反馈。
反馈
如果您在 Windows 上的 PyTorch 体验中发现差距，请在我们 PyTorch 讨论论坛上告诉我们，或使用#module: windows 标签在 GitHub 上提交问题。
