CentOS系统下PyTorch版本如何选择

CentOS下PyTorch版本选择指南

一 决策顺序与优先级

• 先定硬件与驱动：确认是否有 NVIDIA GPU，以及 NVIDIA 驱动版本。驱动需与后续选择的 CUDA 版本匹配。
• 再定CUDA与cuDNN：深度学习训练通常选择 CUDA 11.x 或 CUDA 12.x，并配套相应 cuDNN；两者版本需与PyTorch版本兼容。
• 后定Python与PyTorch：在满足驱动与CUDA的前提下，选择受支持的 Python 与 PyTorch 版本组合，优先使用稳定、维护活跃的版本线。
• 环境与工具：优先使用 conda 管理依赖，减少系统库冲突；必要时考虑 Docker 容器化以获得一致环境。
• 验证闭环：安装后用简短脚本验证 torch.version 与 torch.cuda.is_available()。

二 推荐版本组合

说明：

• 若驱动为 550.54.14，通常可支持 CUDA 12.3+，因此选择 CUDA 12.4 的 PyTorch 2.5.x 更稳妥。
• 若需要在 CentOS 7.6+ 与较老驱动下保持稳定，选择 CUDA 11.8 与 PyTorch 2.0.x 是常见组合。
• 以上组合均可通过 conda 安装对应 cudatoolkit，无需在系统层面完整安装 CUDA Toolkit。

三 快速判定与安装命令

• 判定步骤
  1. 查看驱动与CUDA运行时：
     • 驱动/CUDA运行时：nvidia-smi（右上显示 Supported/Runtime CUDA）
     • 工具链版本：nvcc --version
  2. 选择匹配的 PyTorch 与 cudatoolkit 版本（见上表）。
  3. 创建隔离环境并安装：
     • CPU版：

       conda create -n torch-cpu python=3.10 -y
       conda activate torch-cpu
       conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
       

     • GPU版（示例为 CUDA 12.1）：

       conda create -n torch-gpu python=3.10 -y
       conda activate torch-gpu
       conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.1 -c pytorch -c conda-forge
       

  4. 验证：

     python - <<'PY'
     import torch
     print("torch:", torch.__version__)
     print("cuda:", torch.version.cuda)
     print("cuda available:", torch.cuda.is_available())
     PY
     

• 补充建议
  • 使用 conda 能自动解决 CUDA/cuDNN 依赖，降低冲突概率。
  • 若网络慢，可配置 清华源 加速 conda 下载。

四 常见问题与规避

• 版本不匹配导致启动失败或性能异常：严格对齐 驱动–CUDA–cuDNN–PyTorch 的兼容矩阵；不确定时优先用 conda 安装自带 cudatoolkit 的 PyTorch 包。
• 老环境库冲突：优先使用 Miniconda 虚拟环境，避免污染系统 Python。
• 生产部署：考虑 Docker 镜像封装环境；推理可导出 ONNX 并用 ONNX Runtime 获得更佳性能与可移植性。
• 仅CPU场景：直接选 CPU-only 包，减少不必要的驱动/库依赖。