CentOS上PyTorch依赖怎么安装

在CentOS上安装PyTorch及其依赖项，可以按照以下步骤进行：

1. 更新系统

首先，确保你的CentOS系统是最新的：

sudo yum update -y

2. 安装必要的依赖项

安装构建PyTorch所需的依赖项：

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

3. 安装CUDA（如果需要GPU支持）

如果你有NVIDIA GPU并且想要使用GPU加速，你需要安装CUDA。可以从NVIDIA官网下载适合你系统的CUDA Toolkit。

下载CUDA Toolkit

访问NVIDIA CUDA Toolkit下载页面，选择适合你系统的版本并下载。

安装CUDA Toolkit

假设你下载的是.rpm文件，可以使用以下命令安装：

sudo rpm -i cuda-repo-rhel7-.rpm
sudo yum clean all
sudo yum install -y cuda

配置环境变量

编辑~/.bashrc文件，添加以下行：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

然后运行：

source ~/.bashrc

4. 安装cuDNN（如果需要GPU支持）

cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。你需要从NVIDIA官网下载适合你CUDA版本的cuDNN。

下载cuDNN

访问NVIDIA cuDNN下载页面，选择适合你CUDA版本的cuDNN并下载。

安装cuDNN

假设你下载的是.tgz文件，可以使用以下命令安装：

tar -xzvf cudnn--linux-x64-v.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*

5. 安装PyTorch

你可以使用pip来安装PyTorch。首先，确保你已经安装了pip：

sudo yum install -y python3-pip

然后，安装PyTorch。你可以从PyTorch官网获取适合你系统的安装命令。例如，如果你使用的是CPU版本：

pip3 install torch torchvision torchaudio

如果你使用的是GPU版本，并且已经安装了CUDA和cuDNN，可以使用以下命令：

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

请根据你的CUDA版本替换cu113。

6. 验证安装

安装完成后，你可以验证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

通过以上步骤，你应该能够在CentOS上成功安装PyTorch及其依赖项。