微软为 Windows Arm 设备带来原生 PyTorch 支持

GitHub 为 Windows on Arm 提供了运行程序支持，使开发人员可以更轻松地为 Arm 构建和测试软件，而就在几周后，微软又宣布了一项重大进展，即针对运行 Windows 的 Arm 驱动设备提供支持。现在，PyTorch 的原生构建版已正式支持 Windows on Arm。

如果你还没听说过，PyTorch 是一个开源机器学习框架，很多研究人员和开发人员都用它来构建和训练深度神经网络。在此之前，要让 PyTorch 在装有 Arm 芯片的 Windows 设备上运行非常麻烦，因为你必须自己从源代码编译整个过程，这既费时又对初学者不友好。

随着 PyTorch 2.7 的发布，Windows on Arm 的原生 Arm 编译版本现在可以随时用于 Python 3.12。这意味着开发人员只需使用 pip 等标准软件包管理器安装 PyTorch 即可。

据微软称：

这释放了在 Windows 设备（如 Copilot+ PC）上利用 Arm64 架构的全部性能进行机器学习实验的潜力，为开发人员和研究人员提供了一个强大的平台来创新和完善他们的模型。

这些原生构建的可用性有望直接在搭载 Arm 的 Windows 机器上促进机器学习模型的本地开发、训练和测试。微软特别提到了图像分类、自然语言处理和生成式人工智能（如稳定扩散）等用例。

要在 Windows on Arm 上开始使用原生 PyTorch 二进制文件，开发人员首先需要确保安装了一些关键的先决条件。这包括从 Visual Studio Build Tools 或完整的 Visual Studio 安装中获取特定组件。

具体来说，您需要使用 C++ 工作负载进行桌面开发，并确保在安装程序中选择了 VS 2022 C++ ARM64/ARM64EC 构建工具（最新版）。

您还需要安装 Rust，当然，您的系统还需要安装 Python 3.12（Arm64 版本）。这些都就绪后，通过 pip 安装稳定的 PyTorch 编译包就是一个指向正确下载索引的简单命令：

pip install --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl torch

如果你有兴趣尝试最新功能，并愿意接受不那么稳定的版本，也可以使用此命令安装 Nightly 或预览版：

pip install --pre torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu

除 Python 软件包外，还提供 LibTorch 的本地构建，LibTorch 是 PyTorch 的 C++ 前端，常用于部署场景。LibTorch 的入门和安装指南可直接从 PyTorch 网站获取。作为 Python 开发的良好实践，微软还建议为项目创建一个虚拟环境 (venv)，以便干净利落地管理依赖关系，避免不同项目需求之间的冲突。

微软还提供了一个在 Windows on Arm 上使用原生 PyTorch 二进制文件进行稳定扩散的示例，演示了开发人员如何利用生成式 AI 构建应用程序。如果你感兴趣，可以在 GitHub 代码库中找到相关代码。

值得注意的是，虽然 PyTorch 和 LibTorch 本身现在已经有了适用于 Windows on Arm 的本机二进制文件，但并不总是能满足您可能需要的每一个依赖项。开发人员在使用 PyTorch 时可能会用到一些额外的 Python 软件包，尤其是那些通常用 C、C++ 或 Rust 编写的对性能敏感的代码，这些软件包可能尚未在 PyPI 上提供预编译的原生 Arm64 .whl 文件。这意味着简单的 pip 安装可能无法为环境中的每一个库找到现成可用的本地版本。

不过，pip 确实具有直接从源代码发行版（通常以 .tar.gz 文件形式提供）自动安装依赖项的功能。如果系统中存在必要的编译工具，也就是前面提到的 MSVC with the Arm64 toolchain 和 Rust 等先决条件，pip 就能在本地将这些软件包编译成 Windows 兼容的 .whl 文件。

微软指出，这种方法可用于安装 NumPy 2.2.3 和 safetensors 0.5.3 等流行软件包的特定版本，并分享了安装命令：

pip install numpy==2.2.3 
#and 
pip install safetensors==0.5.3

作为可通过源代码编译安装的软件包示例。

您可以在 Microsoft Windows 博客上阅读公告全文和更多示例：

http://blogs.windows.com/windowsdeveloper/2025/04/23/pytorch-arm-native-builds-now-available-for-windows/