在CentOS上安装PyTorch GPU版需要以下几个步骤：
首先，确保你的CentOS系统已经安装了NVIDIA显卡驱动。你可以参考NVIDIA官方文档来安装适合你显卡型号的驱动：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html
PyTorch GPU版需要CUDA Toolkit支持。你可以从NVIDIA官网下载适合你显卡和系统的CUDA Toolkit版本：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
下载完成后，按照官方文档的说明安装CUDA Toolkit。
cuDNN是NVIDIA提供的深度学习库，可以加速PyTorch的计算速度。你可以从NVIDIA官网下载适合你CUDA版本的cuDNN：https://developer.nvidia.com/cudnn
下载完成后，按照官方文档的说明安装cuDNN。
在CentOS上安装Python和虚拟环境。你可以使用以下命令安装Python 3：
sudo yum install python3
然后，安装virtualenv和virtualenvwrapper：
sudo pip3 install virtualenv virtualenvwrapper
接下来，配置虚拟环境。编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
保存文件并运行source ~/.bashrc使配置生效。
创建一个新的虚拟环境：
mkvirtualenv pytorch-gpu
激活虚拟环境：
workon pytorch-gpu
现在，你可以使用pip安装PyTorch GPU版。访问PyTorch官网（https://pytorch.org/get-started/locally/），选择适合你系统的安装命令。例如：
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
注意：请根据你的CUDA版本选择合适的安装命令。例如，如果你的CUDA版本是11.3，请使用上述命令。
至此，你已经成功在CentOS上安装了PyTorch GPU版。你可以通过运行python进入Python解释器，然后尝试导入PyTorch来验证安装是否成功：
import torch
print(torch.__version__)
如果没有报错，说明PyTorch GPU版已经成功安装。