提示：本文更新于2024年9月27日
PyTorch是一个由Facebook的人工智能研究团队开发的开源深度学习框架，发布于2016年。如今PyTorch已经成为全球最流行的深度学习框架，建议大家以PyTorch为主，谨慎选择TensorFlow或者Paddle（百度飞桨）。
1、PyTorch最新版本是多少？
当前PyTorch的最新版本是：PyTorch 2.4.1。
安装PyTorch 2.4.1需要的条件是：需要Python 3.8或者更高版本。
2、PyTorch最新版本的安装
PyTorch的安装分为CPU版本和GPU版本，其安装命令如下所示：
（1）PyTorch 2.4.1 CPU版本的安装：
pip3 install torch torchvision torchaudio（2）PyTorch 2.4.1 CUDA 11.8版本的安装：
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118（3）PyTorch 2.4.1 CUDA 12.1版本的安装：
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121补充说明：CUDA版本介绍
CUDA是英伟达开发出的GPU计算框架。英伟达是制造GPU的公司，它为了让人们更好地使用自家生产出来的GPU，所以开发出CUDA用于操作GPU。如果没有CUDA，直接操作GPU则是一件非常困难的事情。
我们买回的带英伟达GPU的新电脑，会自带GPU显卡驱动，显卡驱动的版本号制约着你将来要安装的CUDA。运行nvidia-smi命令，我们可以查看自己显卡的驱动版本：
然后，根据显卡驱动版本，到英伟达官网，查找相应的CUDA开发工具包：
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
安装完CUDA开发工具包，运行nvcc -V：
需要注意的是：运行nvidia-smi命令出现的窗口中也出现了CUDA版本号，如下所示：
这是画蛇添足，反而给人们造成了很大的困惑。它指的是在当前显卡驱动的版本下，可以支持的CUDA的最大版本。很多时候，当我们第一次执行nvidia-smi的时候，电脑上还并没有安装CUDA呢，所以大家务必要知道，这个窗口出现的CUDA版本号不是你所安装的CUDA的版本号。
后记：人的技术之路漫长且曲折，每隔一段时间要应停下脚本，反思过去，重构已有。千里之行始于足下，要想走的远，抓好PyTorch。这里有不一样的知识精华，值得每个AI从业者去关注：《PyTorch面试精华》
