CentOS上PyTorch的安裝依賴有哪些

在CentOS上安裝PyTorch及其依賴庫，可以按照以下步驟進行：

1. 更新系統： 首先，確保你的CentOS系統是最新的。

   sudo yum update -y
   

2. 安裝必要的依賴庫： PyTorch需要一些基本的依賴庫，包括Python、pip、numpy等。你可以使用以下命令來安裝這些依賴庫：

   sudo yum install -y python3 python3-pip numpy
   

3. 安裝CUDA（如果需要GPU支持）： 如果你有NVIDIA GPU并且希望使用GPU加速PyTorch，你需要安裝CUDA和cuDNN。

   • 安裝CUDA Toolkit：

     wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-repo-rhel7-11.4.2-1.x86_64.rpm
     sudo yum localinstall cuda-repo-rhel7-11.4.2-1.x86_64.rpm
     sudo yum clean all
     sudo yum install -y cuda
     

   • 配置環境變量： 編輯~/.bashrc文件，添加以下行：

     export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${PATH:+:${PATH}}
     export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
     

     然后運行：

     source ~/.bashrc
     

   • 安裝cuDNN：

     wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/rhel7/x86_64/libcudnn8-8.2.2.26-1.cuda11.4.x86_64.rpm
     wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/rhel7/x86_64/libcudnn8-devel-8.2.2.26-1.cuda11.4.x86_64.rpm
     sudo yum localinstall libcudnn8-8.2.2.26-1.cuda11.4.x86_64.rpm
     sudo yum localinstall libcudnn8-devel-8.2.2.26-1.cuda11.4.x86_64.rpm
     

4. 安裝PyTorch： 你可以使用pip來安裝PyTorch。根據你的CUDA版本選擇合適的PyTorch版本。以下是一些常見的安裝命令：

   • CPU版本：

     pip3 install torch torchvision torchaudio
     

   • GPU版本（CUDA 11.4）：

     pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu114
     

5. 驗證安裝： 安裝完成后，你可以驗證PyTorch是否安裝成功：

   import torch
   print(torch.__version__)
   print(torch.cuda.is_available())  # 如果安裝了GPU版本，應該返回True
   

通過以上步驟，你應該能夠在CentOS上成功安裝PyTorch及其依賴庫。