x86_64架构
在x86_64架构下，官方torch包使用MKL加速库。如果需要使用其他blas和lapack加速库（如openblas）来提升性能，请使用源码编译安装方式安装官方torch包，步骤请参考PyTorch官方链接。
方式一：
使用以下命令可以直接从PyTorch官方预编译包的下载页面中，选择与本地环境匹配的版本包来安装PyTorch，包括匹配操作系统平台（例如Linux）和匹配系统的Python版本号（例如cp37）。例如torch==1.11.0+cpu：指定安装torch版本为1.11.0，并且是CPU版本。
- 安装1.11.0版本
pip3 install torch==1.11.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
- 安装2.0.1版本
pip3 install torch==2.0.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
- 安装2.1.0版本
pip3 install torch==2.1.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
方式二：
- 点击下方PyTorch官方链接下载whl包。PyTorch安装包版本需与Python版本一一对应，例如Python版本为3.8.x，需下载"torch-version+cpu-cp38-cp38-linux_x86_64.whl"PyTorch安装包。更多PyTorch版本可访问https://download.pytorch.org/whl/torch/查询。
参数说明：
- torch：表示PyTorch。
- version：PyTorch的版本号，例如1.11.0。
- cpu：说明是CPU版本的PyTorch。
- cp38-cp38：适用于Python 3.8的版本。
- linux_x86_64：适用于linux系统的x86_64架构。
- whl：Python编译好的wheel二进制发布包格式。
表1 x86_64常用下载链接 PyTorch版本
Python版本
下载链接
1.11.0
Python 3.7和Python 3.7m
https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.11.0%2Bcpu-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
Python 3.8
https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.11.0%2Bcpu-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
Python 3.9
https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.11.0%2Bcpu-cp39-cp39-linux_x86_64.whl
Python 3.10
https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.11.0%2Bcpu-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
2.0.1
Python 3.8
https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.0.1%2Bcpu-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
Python 3.9
https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.0.1%2Bcpu-cp39-cp39-linux_x86_64.whl
Python 3.10
https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.0.1%2Bcpu-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
2.1.0
Python 3.8
https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.1.0%2Bcpu-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
Python 3.9
https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.1.0%2Bcpu-cp39-cp39-linux_x86_64.whl
Python 3.10
https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.1.0%2Bcpu-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
- 执行以下命令安装。以安装适配Python 3.8的PyTorch 1.11.0版本为例，其他版本请根据下载的软件包修改命令：
pip3 install torch-1.11.0+cpu-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
如果使用非root用户安装，需要在命令后加--user。
aarch64
- 获取安装包。更多PyTorch版本可访问https://download.pytorch.org/whl/torch/查询。PyTorch安装包版本需与Python版本一一对应，例如Python版本为3.8.x，需下载"torch-version-cp38-cp38-manylinux2014_aarch64.whl"PyTorch安装包。其中：
- torch：表示PyTorch。
- version：PyTorch的版本号，例如1.11.0。
- cp38-cp38：表示这个安装包是为Python 3.8编译的。
- manylinux2014_aarch64：表示支持manylinux2014标准的aarch64架构系统(64位ARM)。
- whl：表明这是一个Python wheel格式的二进制发布包。
表2 aarch64常用下载链接 PyTorch版本
Python版本
下载链接
1.11.0
Python 3.7和Python 3.7m
https://download.pytorch.org/whl/torch-1.11.0-cp37-cp37m-manylinux2014_aarch64.whl
Python 3.8
https://download.pytorch.org/whl/torch-1.11.0-cp38-cp38-manylinux2014_aarch64.whl
Python 3.9
https://download.pytorch.org/whl/torch-1.11.0-cp39-cp39-manylinux2014_aarch64.whl
Python 3.10
https://download.pytorch.org/whl/torch-1.11.0-cp310-cp310-manylinux2014_aarch64.whl
2.0.1
Python 3.8
https://download.pytorch.org/whl/torch-2.0.1-cp38-cp38-manylinux2014_aarch64.whl
Python 3.9
https://download.pytorch.org/whl/torch-2.0.1-cp39-cp39-manylinux2014_aarch64.whl
Python 3.10
https://download.pytorch.org/whl/torch-2.0.1-cp310-cp310-manylinux2014_aarch64.whl
2.1.0
Python 3.8
https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.1.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
Python 3.9
https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.1.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
Python 3.10
https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.1.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
用户可使用上方链接直接下载。或者使用wget命令下载，以下载适配Python 3.8的的PyTorch 1.11.0版本为例，执行如下安装命令（其他版本请根据下载的软件包修改命令）：wget https://download.pytorch.org/whl/torch-1.11.0-cp38-cp38-manylinux2014_aarch64.whl
- 执行如下命令安装。以安装适配Python 3.8的的PyTorch 1.11.0版本为例，执行如下安装命令（其他版本请根据下载的软件包修改命令）：
pip3 install torch-1.11.0-cp38-cp38-manylinux2014_aarch64.whl
如果使用非root用户安装，需要在命令后加--user。