在CentOS上运行PyTorch脚本时,有几个关键的注意事项需要考虑:
-
安装和配置Python环境:
- 确保安装了适当版本的Python。推荐使用Python 3.10或更高版本。
- 使用
conda
或pip
创建和管理虚拟环境,以避免不同项目之间的依赖冲突。
-
安装PyTorch:
- 根据CUDA版本选择合适的PyTorch版本。可以通过PyTorch官网或清华大学的镜像源来安装。
- 安装CUDA和cuDNN(如果使用GPU):
nvidia-smi查看cuda版本 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda_12.1.1_530.30.02_linux.runsudo sh cuda_12.1.1_530.30.02_linux.run
- 使用以下命令安装PyTorch(以CUDA 12.1为例):
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu121/torch_stable.html
-
配置Python环境变量:
- 编辑
~/.bashrc
文件,添加Python路径到环境变量中:export PATH="/usr/bin/python3:$PATH"
- 使环境变量生效:
source ~/.bashrc
- 编辑
-
使用ROCM支持AMD显卡(如果使用AMD显卡):
- 确保系统版本符合ROCM的要求。
- 安装ROCM工具和驱动:
sudo yum install devtoolset-7 source /opt/rh/devtoolset-7/enable
- 从AMD官网获取并安装对应版本的ROCM工具包。
-
常见问题和解决方法:
- 版本不匹配:确保Numpy和PyTorch版本匹配,必要时降级Numpy:
pip install "numpy<2.0"
- 依赖问题:确保所有必要的依赖包已安装,例如
openssl-devel bzip2-devel expat-devel gdbm-devel readline-devel sqlite-devel
。
- 版本不匹配:确保Numpy和PyTorch版本匹配,必要时降级Numpy:
-
测试安装:
- 运行一个简单的PyTorch脚本以验证安装是否成功:
import torch print(torch.__version__)
- 运行一个简单的PyTorch脚本以验证安装是否成功:
通过以上步骤,您应该能够在CentOS上成功运行PyTorch脚本。如果在安装过程中遇到问题,可以参考相关文档或社区资源进行排查。