CentOS下PyTorch依赖如何安装

在CentOS系统上安装PyTorch及其依赖，可以按照以下步骤进行：

1. 更新系统

首先，确保你的系统是最新的：

sudo yum update -y

2. 安装必要的依赖

安装一些基本的开发工具和库：

sudo yum groupinstall -y "Development Tools"
sudo yum install -y cmake3 git wget

3. 安装Python和pip

CentOS默认安装的Python版本可能较旧，建议安装Python 3.x和pip：

sudo yum install -y python3 python3-pip

4. 安装CUDA（如果需要GPU支持）

如果你有NVIDIA GPU并且希望使用GPU加速PyTorch，需要安装CUDA Toolkit和cuDNN。

安装CUDA Toolkit

1. 下载CUDA Toolkit：

   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-rhel7.repo
   sudo mv cuda-rhel7.repo /etc/yum.repos.d/
   

2. 安装CUDA Toolkit：

   sudo yum install -y cuda
   

3. 配置环境变量： 编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：

   export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
   

   然后运行：

   source ~/.bashrc
   

安装cuDNN

1. 下载cuDNN库（需要注册NVIDIA开发者账号）：

   • cuDNN Archive

2. 解压并复制文件到CUDA目录：

   tar -xzvf cudnn-11.7-linux-x64-v8.4.1.50.tgz
   sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
   sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
   

5. 安装PyTorch

使用pip安装PyTorch。你可以根据你的CUDA版本选择合适的安装命令。以下是一些常见的安装命令：

CPU版本

pip3 install torch torchvision torchaudio

GPU版本（CUDA 11.7）

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

GPU版本（CUDA 11.3）

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

6. 验证安装

安装完成后，可以通过以下命令验证PyTorch是否安装成功：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())  # 如果安装了GPU版本，应该返回True

通过以上步骤，你应该能够在CentOS系统上成功安装PyTorch及其依赖。如果有任何问题，请参考PyTorch官方文档或相关社区论坛寻求帮助。