在CentOS上选择PyTorch版本时,需要考虑以下几个因素:
1. 操作系统版本
2. CUDA和cuDNN版本
- PyTorch版本与CUDA版本有特定的兼容性要求。例如,PyTorch 1.9.0需要CUDA 11.1,而PyTorch 2.0.1则需要CUDA 11.3。
- cuDNN版本需要与CUDA版本相对应。
3. Python版本
- PyTorch官方支持Python 3.6-3.9,不同版本的PyTorch对Python版本的支持可能有所不同。建议使用Python 3.7或3.8以获得最佳性能和兼容性。
4. GPU支持
- 如果你打算使用NVIDIA GPU来加速计算,需要安装支持CUDA的PyTorch版本。确保你的GPU兼容CUDA,并且已安装正确版本的CUDA和相关驱动。
安装步骤
创建虚拟环境
conda create -n study_torch python=3.10
conda activate study_torch
安装PyTorch
pip install torch torchvision torchaudio
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
将cu121
替换为你系统上安装的CUDA版本,例如cu113
。
验证安装
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
注意事项
- 确保系统已安装与所选CUDA版本兼容的NVIDIA显卡驱动程序。
- 不同版本的PyTorch可能对系统资源(如内存)有不同的需求,请在安装前确认系统资源是否充足。
通过以上步骤,你应该能够在CentOS系统上成功安装PyTorch,并开始你的深度学习项目。