在CentOS中进行PyTorch深度学习可以按照以下步骤进行：
首先，建议安装Anaconda，这是一个开源的Python发行版，包含了conda、Python以及180多个科学包及其依赖项。你可以从Anaconda官网下载适合CentOS的版本进行安装。
在CentOS上安装PyTorch，推荐使用conda包管理器。你可以通过以下命令安装PyTorch和torchvision：
conda install pytorch torchvision -c pytorch
如果你需要安装特定版本的PyTorch，可以参考PyTorch官网上的安装指南，选择适合CentOS的版本和安装方式。
PyTorch Geometric是一个用于图神经网络（GNNs）的PyTorch扩展库。如果你需要进行图相关的深度学习任务，可以安装PyTorch Geometric及其依赖库：
conda install pyg -c pyg
对于PyTorch 2.3及以上版本，你可以直接安装PyTorch Geometric而不需要额外的外部库：
pip install torch_geometric
此外，你还可以根据需要安装PyTorch Geometric的其他扩展库，如torch-scatter、torch-sparse、torch-cluster和torch-spline-conv：
pip install pyg_lib torch_scatter torch_sparse torch_cluster torch_spline_conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-2.5.0+${CUDA}.html
将${CUDA}替换为你的PyTorch安装对应的CUDA版本（如cpu、cu118、cu121或cu124）。
安装完成后，你可以通过运行一个简单的PyTorch程序来验证安装是否成功。例如，以下是一个简单的PyTorch程序，用于在CPU上创建一个张量并执行基本的张量操作：
import torch
# 创建一个张量
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
# 张量加法
y = x + 2
# 打印结果
print(y)
如果程序能够正常运行并输出结果，说明PyTorch已经成功安装在你的CentOS系统上。
如果你有NVIDIA GPU并且希望使用GPU加速深度学习训练，你需要安装CUDA和cuDNN。首先，根据NVIDIA官网下载并安装适合你显卡版本的CUDA Toolkit。然后，安装cuDNN，这是一个由NVIDIA提供的深度学习库，用于加速深度学习算法。
安装CUDA和cuDNN后，你可以通过以下命令在PyTorch中启用GPU支持：
conda install cudatoolkit -c pytorch
确保你的系统环境变量中包含了CUDA的路径，这样PyTorch就可以找到并使用GPU进行计算。
通过以上步骤，你应该能够在CentOS上成功安装并配置PyTorch，进行深度学习任务。如果遇到任何问题，可以参考PyTorch官方文档或相关社区资源寻求帮助。