Linux系统PyTorch依赖库有哪些

在Linux系统上安装PyTorch时，需要安装一些基本的依赖库。以下是一些常见的依赖库：

1. Python和pip：PyTorch是用Python编写的，因此需要安装Python。pip是Python的包管理工具，用于安装和管理Python包，包括PyTorch。

2. CUDA Toolkit：如果你计划在GPU上运行PyTorch，需要安装CUDA Toolkit。CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台和编程模型，可以加速深度学习算法的计算。

3. cuDNN：cuDNN是NVIDIA提供的深度学习库，专为CUDA加速的深度学习应用而设计。它提供了专门针对卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型的高效实现。

4. 构建工具和库：

   • build-essential：包含编译工具和库。
   • cmake：用于构建软件的工具。
   • git：用于版本控制。
   • wget、unzip：用于下载和解压文件。
   • yasm：用于汇编。
   • pkg-config：用于获取已安装库的信息。
   • libopenblas-dev、liblapack-dev：用于线性代数运算的库。
   • libjpeg-dev、libpng-dev：用于图像处理的库。

5. 其他依赖库：根据具体项目需求，可能还需要安装其他库，例如NumPy、Pandas、Matplotlib等。