117笔记问答在CentOS系统上配置PyTorch的GPU加速涉及几个关键步骤，包括安装NVIDIA显卡驱动、CUDA Toolkit和cuDNN库。以下是详细的配置指南：
安装NVIDIA显卡驱动
首先，需要访问NVIDIA官网下载并安装与你的显卡型号相匹配的驱动程序。例如，对于某些显卡，可以使用以下命令进行安装：
wget http://cn.download.nvidia.com/tesla/384.145/NVIDIA-Linux-x86_64-384.145.runsudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-384.145.run
安装CUDA Toolkit
接下来，根据你的深度学习框架要求（如PyTorch），下载并安装相应版本的CUDA Toolkit。例如，对于CUDA 10.1或更高版本，可以使用以下命令：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-rhel7.reposudo mv cuda-rhel7.repo /etc/yum.repos.d/sudo yum clean allsudo yum install cuda
安装cuDNN库
最后，下载与CUDA版本兼容的cuDNN库，并将其复制到CUDA的安装目录中。例如，对于CUDA 10.2，可以使用以下命令：
wget https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivetar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.tgzsudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/includesudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64sudo chmod ar /usr/local/cuda/include/cudnn*.hsudo chmod ar /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
验证安装
完成上述步骤后，可以通过运行以下命令来验证CUDA是否正确安装：
nvcc -V
此外，为了确保PyTorch能够使用GPU加速，可以通过conda安装PyTorch，并选择支持CUDA的版本。例如，安装CUDA 10.1的PyTorch版本：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit10.1 -c pytorch
安装完成后，可以通过Python代码验证PyTorch是否正确安装并能够使用GPU：
import torch print(torch.__version__)
如果在安装过程中遇到任何问题，建议查阅PyTorch官方文档或寻求社区的帮助。