CentOS上如何构建PyTorch开发环境

在CentOS上构建PyTorch开发环境，可以按照以下步骤进行：

1. 更新系统

首先，确保你的CentOS系统是最新的。

sudo yum update -y

2. 安装依赖项

安装构建PyTorch所需的依赖项。

sudo yum groupinstall -y "Development Tools"
sudo yum install -y cmake3 git python3 python3-devel numpy

3. 安装CUDA（可选）

如果你打算使用GPU加速，需要安装CUDA。以下是安装CUDA 11.7的步骤：

下载CUDA Toolkit

访问NVIDIA CUDA Toolkit下载页面，选择适合CentOS的版本并下载。

安装CUDA Toolkit

sudo rpm -i cuda-repo-rhel7-11-7-local-11.7.0-1.x86_64.rpm
sudo yum clean all
sudo yum install -y cuda

设置环境变量

编辑~/.bashrc文件，添加以下行：

export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

然后使环境变量生效：

source ~/.bashrc

4. 安装cuDNN（可选）

如果你打算使用GPU加速，还需要安装cuDNN。以下是安装cuDNN 8.6的步骤：

下载cuDNN

访问NVIDIA cuDNN下载页面，选择适合CUDA 11.7的版本并下载。

安装cuDNN

将下载的文件解压并复制到CUDA目录：

tar -xzvf cudnn-11.7-linux-x64-v8.6.0.26.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*

5. 安装PyTorch

你可以使用pip来安装PyTorch。以下是安装CPU版本的PyTorch的命令：

pip3 install torch torchvision torchaudio

如果你打算使用GPU加速，可以使用以下命令安装支持CUDA的PyTorch版本：

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

6. 验证安装

验证PyTorch是否安装成功：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())  # 如果使用GPU加速，应该返回True

7. 安装其他常用库

根据你的需求，你可能还需要安装其他常用的Python库，例如：

pip3 install pandas matplotlib scikit-learn

总结

通过以上步骤，你可以在CentOS上构建一个完整的PyTorch开发环境。根据你的具体需求，你可以选择安装CPU版本或GPU版本的PyTorch，并安装其他必要的依赖项和库。