CentOS中PyTorch依賴庫怎么裝

在centos操作系統上部署pytorch及其相關依賴庫時，可遵循以下步驟進行操作：

第一步：更新系統

首先，確保你的centos系統處于最新狀態：

sudo yum update -y

第二步：安裝必要的依賴項

PyTorch依賴于若干基礎庫，如python、pip及numpy。利用以下命令完成這些依賴項的安裝：

sudo yum install -y python3 python3-pip numpy

第三步：配置CUDA環境（若需GPU支持）

若有NVIDIA顯卡且希望借助GPU加速PyTorch，則需安裝CUDA與cuDNN。具體步驟如下：

安裝CUDA工具包

1. 訪問NVIDIA CUDA Toolkit下載頁面，挑選適合當前系統的版本下載。

2. 執行CUDA工具包安裝：

    sudo rpm -i cuda-repo-rhel7-<version>.rpm  sudo yum clean all  sudo yum install -y cuda  </version>

3. 調整環境變量：編輯~/.bashrc文件，加入以下內容：

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

   最后執行：

    source ~/.bashrc

安裝cuDNN

1. 前往NVIDIA cuDNN下載頁面，選取與現有CUDA版本兼容的cuDNN版本下載。

2. 實施cuDNN安裝：解壓下載文件，并將內容移至CUDA目錄：

    tar -xzvf cudnn-<version>-linux-x64-v<version>.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*  </version></version>

第四步：安裝PyTorch

采用pip工具來安裝PyTorch。依據CUDA版本的不同，選用相應的命令：

CPU專用版本

pip3 install torch torchvision torchaudio

GPU專用版本（CUDA 11.3）

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

GPU專用版本（CUDA 10.2）

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu102

第五步：確認安裝結果

完成安裝后，可通過以下代碼檢查PyTorch是否正確安裝：

import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available())  # 若已安裝GPU版本，應顯示True

依照上述流程，你應該能在CentOS系統里順利完成PyTorch及其依賴庫的安裝。如遇難題，可查閱PyTorch官方文檔或社區論壇獲取支持。