PyTorch是深度学习领域的主流框架之一，需要一定的硬件配置才能高效地运行。虽然PyTorch可以在CPU上运行，但是如果要训练较复杂的模型或使用大规模的数据集，就需要使用GPU或者TPU：
下面是建议的电脑配置：
- CPU: 最好使用Intel Core i5或者更高等级的处理器；
- GPU: 需要支持CUDA的NVIDIA GPU，建议使用GeForce GTX 1660 Ti或者更高等级的显卡；
- 内存: 建议使用至少8GB的RAM，对于大规模的数据集和复杂的模型，16GB或32GB的RAM更为适合；
- 存储: 建议使用SSD硬盘或者NVMe PCIe SSD硬盘，因为深度学习数据集一般很大，高速硬盘可以提高数据的读取速度；
- 操作系统: PyTorch支持多个操作系统，包括Windows、Linux和macOS，但是对于同样的硬件配置，Linux系统的性能更高。
需要注意的是，建议的电脑配置仅供参考，具体的配置要根据实际需求和预算做出决定。同时，除了硬件配置之外，合适的软件环境也是保障PyTorch高效运行的重要因素。
PyTorch的运行环境可适用于大多数电脑配置。
需要的最低配置为 64 位 CPU（2 核心或以上）、4 GB RAM 和可以运行 CUDA 的 NVIDIA GPU。
然而，对于更高级的深度学习应用和更大规模的数据集，需要更强大的硬件，如更多核心的 CPU、更多的内存和高性能的 GPU。
确保计算机配置能够满足基本的要求可以确保PyTorch顺畅运行。
