如何在CentOS上解决PyTorch的兼容性问题

在CentOS上解决PyTorch兼容性问题，需重点关注系统版本、CUDA/cuDNN版本匹配及依赖安装，具体步骤如下：

1. 检查系统基础环境
   • 确认CentOS版本为7.6或更高。
   • 确保Python版本为3.6-3.9，推荐3.7/3.8。
2. 安装必要依赖

   sudo yum update -y  
   sudo yum install -y gcc openssl-devel bzip2-devel libffi-devel cmake3 git wget  
   

3. 配置CUDA环境（若使用GPU）
   • 安装与PyTorch版本兼容的CUDA Toolkit（需先确认CUDA版本，如PyTorch 2.0需CUDA 11.3+）：

     wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-repo-rhel7-<版本>.rpm  
     sudo rpm -i cuda-repo-rhel7-<版本>.rpm  
     sudo yum clean all  
     sudo yum install -y cuda  
     

   • 安装对应版本的cuDNN（需从NVIDIA官网下载，注意版本匹配）：

     tar -xzvf cudnn-<版本>-linux-x64-v<版本>.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*  
     

   • 配置环境变量（~/.bashrc）：

     export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH  
     export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH  
     source ~/.bashrc  
     

4. 安装PyTorch
   • CPU版本：

     pip install torch torchvision torchaudio  
     

   • GPU版本：

     pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu<对应CUDA版本>  
     ```（如CUDA 11.3对应`cu113`）  
     *推荐使用conda管理虚拟环境，避免依赖冲突。*  
     

5. 验证安装

   import torch  
   print(torch.__version__)  
   print(torch.cuda.is_available())  # GPU版本需返回True  
   

关键注意事项：

• 避免CUDA与PyTorch版本不匹配，可通过conda install指定版本。
• 若使用虚拟环境，确保激活环境后再安装PyTorch。
• 遇到驱动问题时，需更新NVIDIA驱动至与CUDA兼容的版本。

参考来源：