在CentOS系统中管理PyTorch的依赖，可以遵循以下步骤：
首先，确保你的CentOS系统是最新的。
sudo yum update -y
PyTorch需要一些基本的编译工具和库来构建。你可以使用以下命令安装它们：
sudo yum groupinstall -y "Development Tools"
sudo yum install -y cmake3 git python3 python3-devel numpy
为了避免与系统中的其他Python包发生冲突，建议创建一个虚拟环境。
python3 -m venv pytorch_env
source pytorch_env/bin/activate
你可以通过多种方式安装PyTorch，包括使用pip或conda。以下是使用pip的示例：
首先，确保pip是最新的：
pip install --upgrade pip
然后，根据你的CUDA版本选择合适的PyTorch安装命令。例如，如果你有CUDA 11.7，可以使用以下命令：
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
如果你没有GPU或不需要CUDA支持，可以使用CPU版本：
pip install torch torchvision torchaudio
安装完成后，你可以通过运行一个简单的脚本来验证PyTorch是否正确安装。
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available()) # 如果有GPU并且CUDA安装正确，应该返回True
为了更好地管理依赖，你可以使用requirements.txt文件。首先，生成一个包含当前环境中所有包及其版本的文件：
pip freeze > requirements.txt
然后，你可以在其他环境中使用这个文件来安装相同的依赖：
pip install -r requirements.txt
如果你更喜欢使用conda，可以按照以下步骤操作：
你可以从Anaconda或Miniconda下载并安装conda。
conda create -n pytorch_env python=3.9
conda activate pytorch_env
使用conda安装PyTorch通常会更简单，因为它会自动处理所有的依赖关系。
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch
同样，你可以通过运行一个简单的脚本来验证PyTorch是否正确安装。
通过以上步骤，你应该能够在CentOS系统中成功安装和管理PyTorch及其依赖。
