在CentOS上编译安装PyTorch步骤

在CentOS上编译安装PyTorch需要遵循以下步骤：

1. 安装依赖项： 首先，确保已经安装了所有必要的依赖项。在终端中运行以下命令来安装它们：

sudo yum update
sudo yum groupinstall "Development Tools"
sudo yum install cmake3 git wget unzip yasm pkgconfig
sudo yum install blas-devel lapack-devel
sudo yum install python3 python3-devel python3-pip

2. 安装CUDA（可选）： 如果你有NVIDIA GPU并希望使用GPU版本的PyTorch，请按照以下步骤安装CUDA：

a. 下载CUDA Toolkit： 访问NVIDIA官方网站（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）并下载适用于CentOS的CUDA Toolkit。选择与你的GPU和操作系统兼容的版本。

b. 安装CUDA Toolkit： 按照下载的安装程序中的说明进行操作。安装完成后，将CUDA路径添加到环境变量中：

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

c. 安装cuDNN（可选）： 如果你还需要cuDNN库，请访问NVIDIA官方网站（https://developer.nvidia.com/cudnn）并下载适用于你的CUDA版本的cuDNN。解压缩文件并将文件复制到CUDA目录：

tar -xzvf cudnn-x.x-linux-x64-vx.x.x.x.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

3. 克隆PyTorch仓库： 在终端中运行以下命令来克隆PyTorch仓库：

git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
cd pytorch

4. 安装Python依赖项： 在PyTorch目录中运行以下命令来安装Python依赖项：

pip3 install -r requirements.txt

5. 设置环境变量： 为了确保编译器能够找到BLAS和LAPACK库，请设置以下环境变量：

export BLAS=/usr/lib64/libblas.so
export LAPACK=/usr/lib64/liblapack.so

6. 编译PyTorch： 现在可以开始编译PyTorch了。运行以下命令来配置编译选项：

python3 setup.py build

编译过程可能需要一段时间。完成后，你可以使用以下命令安装PyTorch：

python3 setup.py install

7. 验证安装： 安装完成后，可以通过运行以下命令来验证PyTorch是否已成功安装：

python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"

如果看到PyTorch的版本号，那么恭喜你，你已经成功地在CentOS上编译安装了PyTorch！