pytorch安装包大小差异详解
PyTorch作为热门深度学习框架，其在Python包索引（PyPI）上的预编译安装包（wheel文件）大小差异巨大，令人费解。例如，不同平台（Linux、macOS、Windows、ARM等）的PyTorch wheel文件大小差异可达数倍甚至十倍以上，Linux平台通常最大，macOS平台最小，ARM平台也相对较小。 这究竟是为什么呢？
这主要源于PyTorch的构建方式及各平台的特性差异。PyTorch并非单一静态库，它依赖众多底层库，例如CUDA（GPU加速）、BLAS（线性代数运算）等。这些库的版本、实现方式都会影响最终安装包大小。
首先，Linux平台的wheel文件通常包含多个库版本，以兼容更广泛的软硬件配置，导致安装包体积膨胀。而macOS和Windows平台的预编译包通常针对特定配置优化，因此体积相对较小。
其次，ARM架构与x86架构的处理器指令集不同。PyTorch针对ARM架构的优化可能使其依赖库体积更小，或采用不同的编译优化策略，从而减小最终安装包大小。这是因为ARM架构处理器常用于移动设备和嵌入式系统，对安装包大小更为敏感。
此外，不同平台的编译器和链接器也会产生不同大小的可执行文件。不同编译器的优化策略和代码生成方式都会影响最终可执行文件的大小。
综上，PyTorch wheel文件大小差异并非偶然，而是软硬件配置、底层库版本及实现、编译器和链接器选择、以及针对不同架构的优化策略等多种因素共同作用的结果。
