117笔记问答在CentOS上配置PyTorch的步骤如下：
一、安装Anaconda
- 访问Anaconda官网下载适合CentOS的Anaconda安装包。
- 运行下载的安装程序，并按照提示进行安装。建议选择“Just Me”进行安装，以便后续添加环境变量时更加方便。
二、创建虚拟环境
- 打开终端，输入以下命令创建一个名为
pytorch_env的虚拟环境，并指定Python版本（例如Python 3.10）：
conda create -n pytorch_env python=3.10
- 激活刚刚创建的虚拟环境：
conda activate pytorch_env
三、配置镜像源（可选）
为了加快下载速度，可以配置国内镜像源。编辑 .condarc 文件（通常位于用户主目录下），添加以下内容：
channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forges/ show_channel_urls: true auto_activate_base: false
四、安装PyTorch
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检查CUDA版本： 使用以下命令查看CUDA版本：
nvidia-smi
如果没有安装CUDA，可以根据需要选择安装。
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下载并安装PyTorch：
- 访问PyTorch官网或前往清华源镜像网站寻找所需的PyTorch版本。
- 根据CUDA版本选择对应的PyTorch版本进行下载。例如，如果CUDA版本为12.1，可以选择下载CUDA 12.1对应的PyTorch版本。
使用以下命令进行安装（以CUDA 12.1为例）：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
或者使用conda进行安装：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.1 -c pytorch
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验证安装： 激活虚拟环境后，输入Python进入Python环境，输入以下命令检查是否安装成功：
import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available())
如果
torch.cuda.is_available()返回True，则表示PyTorch安装成功并且可以使用GPU。
五、常见问题及解决方法
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Numpy和torch版本不匹配：如果遇到Numpy和torch版本不匹配的问题，可以尝试降级Numpy版本：
pip install "numpy<2.0"
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nvcc命令未找到：如果
nvcc命令未找到，可能是因为CUDA未正确安装或环境变量未配置好。请确保CUDA安装路径已添加到系统环境变量中。
以上步骤应该能帮助你在CentOS上成功配置PyTorch环境。如果在安装过程中遇到任何问题，可以参考PyTorch官方文档或相关社区论坛寻求帮助。