在CentOS上运行PyTorch需要哪些准备

在CentOS上运行PyTorch需要以下准备：

1. 系统更新

首先，确保你的CentOS系统已经更新到最新版本：

sudo yum update -y

2. 安装Python和pip

安装Python 3.6或更高版本以及pip（Python包管理器）：

sudo yum install -y python3 python3-pip

3. 创建虚拟环境（推荐）

使用虚拟环境来管理Python包，可以避免不同项目之间的依赖冲突：

sudo pip3 install virtualenv
virtualenv pytorch_env
source pytorch_env/bin/activate

4. 安装依赖项

安装PyTorch所需的基本依赖包：

sudo yum groupinstall -y "Development Tools"
sudo yum install -y cmake3 git python3-devel numpy

5. 安装CUDA和cuDNN（可选，GPU加速）

如果你需要使用GPU加速，需要安装CUDA Toolkit和相应的cuDNN库。以下是安装CUDA Toolkit的步骤：

• 下载并安装CUDA Toolkit：

  wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-repo-rhel7-11-7-local-11.7.0-1.x86_64.rpm
  sudo rpm -i cuda-repo-rhel7-11-7-local-11.7.0-1.x86_64.rpm
  sudo yum clean all
  sudo yum install -y cuda
  

• 设置环境变量：

  echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin:${PATH}' >> ~/.bashrc
  echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}' >> ~/.bashrc
  source ~/.bashrc
  

• 安装cuDNN（以CUDA 11.7为例）：

  wget https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/7.6.5.32/Production/11.7_20201106/cudnn-11.7-linux-x64-v8.0.4.30.tgz
  tar -xzvf cudnn-11.7-linux-x64-v8.0.4.30.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*
  

6. 安装PyTorch

根据你的CUDA版本选择合适的PyTorch安装命令。以下是一些常见的安装命令示例：

• CPU版本：

  pip3 install torch torchvision torchaudio
  

• CUDA 11.3版本：

  pip3 install torch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
  

• CUDA 11.6版本：

  pip3 install torch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 -c pytorch
  

• CUDA 11.7版本：

  pip3 install torch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch
  

• CUDA 12.0版本：

  pip3 install torch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.0 -c pytorch
  

7. 验证安装

激活虚拟环境后，进入Python交互式环境，执行以下命令验证PyTorch是否安装成功：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())  # 如果使用GPU版本，应该返回True

8. 安装其他常用库（可选）

根据你的需求，安装其他Python库，例如：

pip3 install pandas matplotlib scikit-learn

以上步骤将帮助你在CentOS系统上成功安装和配置PyTorch环境。如果在安装过程中遇到问题，建议查阅PyTorch官方文档或相关社区论坛以获取帮助。