PyTorch 安装避坑指南：CPU/GPU、镜像加速

PyTorch安装避坑速查
安装常用包：NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、PyTorch。注意PyTorch安装名是torch，Scikit-learn导入名是sklearn。
CPU版约200MB，不含CUDA库。GPU版CUDA约2.5GB，主要是CUDA依赖库大。下载时间看网速：CPU版国内源约30秒到5分钟；GPU版约5到40分钟。
GPU版可以在CPU上跑，但不会自动回退。代码里要自己判断是否有CUDA可用，有则用GPU，无则用CPU。如果强制用GPU而机器没有，会报“No CUDA GPUs are available”等错误；CPU版写cuda会报“Torch not compiled with CUDA enabled”。加载GPU保存的模型时，最好指定map_location为CPU。
下载慢可用国内镜像：清华源、阿里云源等。下载中断想清理：先卸载torch、torchvision、torchaudio，再清pip缓存。不会影响其他已安装包。
总结：不用GPU就装CPU版，轻量快速；要用GPU再装CUDA版，注意驱动和CUDA版本。CUDA版本以PyTorch官网为准。