CentOS与PyTorch兼容性问题

在CentOS上安装PyTorch时，可能会遇到一些兼容性问题。以下是一些关键点和建议，以确保顺利安装和运行PyTorch。

CentOS版本要求

建议使用CentOS 7.6或更高版本。

CUDA和cuDNN版本兼容性

• CUDA版本：PyTorch版本与CUDA版本有特定的兼容性要求。例如，PyTorch 1.9.0需要CUDA 11.1，而PyTorch 2.0.1则需要CUDA 11.3。
• cuDNN版本：需要与所选CUDA版本相对应的cuDNN库。

安装步骤

1. 更新系统：

sudo yum update -y

2. 安装Python和pip：

sudo yum install -y python3 python3-pip

3. 安装Miniconda（如果尚未安装）：

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

4. 创建并激活虚拟环境：

conda create -n pytorch python3.8
conda activate pytorch

5. 安装PyTorch：

• CPU版本：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

• GPU版本（如果需要GPU支持）：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit11.3 -c pytorch -c nvidia

注意：将cudatoolkit11.3替换为你的系统上安装的CUDA版本。

6. 验证安装：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

常见问题及解决方法

• Soft lockup问题：在安装CentOS 7.2时，可能会遇到“BUG:soft lockup - CPU#5 stuck for 22S！”警告。解决方法包括在安装时添加modprobe.blacklist=ast。
• CUDA版本不匹配：如果系统中的CUDA版本与PyTorch绑定的CUDA版本不匹配，可能会导致安装失败。确保系统中的CUDA版本与PyTorch要求的版本一致。

通过遵循上述步骤和注意事项，你应该能够在CentOS系统上成功安装PyTorch，并开始你的深度学习项目。如果在安装过程中遇到问题，建议查阅PyTorch官方文档或寻求社区的帮助。