在CentOS上使用PyTorch进行机器学习的体验可以从多个方面来描述。首先，安装过程相对复杂，需要确保系统更新、安装Python和必要的依赖包，并配置CUDA和cuDNN。然而，一旦环境搭建完成，PyTorch的灵活性和易用性使得模型构建和训练变得简单高效。
使用PyTorch可以轻松实现数据并行和模型并行，从而加速训练过程。这对于处理大规模数据集和复杂模型非常有用。
此外，PyTorch的动态计算图设计使得调试和实验更加直观，适合研究和开发用途。
总的来说，尽管初始设置较为繁琐，但一旦完成，PyTorch提供的强大功能和高效性能可以显著提升机器学习项目的开发速度和质量。