CentOS上PyTorch依賴庫安裝

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，包括編譯工具和Python開發環境。你可以使用以下命令安裝這些依賴：

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

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 Toolkit。以下是安裝CUDA的步驟：

下載CUDA Toolkit

訪問NVIDIA CUDA Toolkit下載頁面，選擇適合你系統的版本并下載。

安裝CUDA Toolkit

假設你下載的是.rpm文件，可以使用以下命令安裝：

sudo rpm -i cuda-repo-rhel7-<version>.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/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

然后運行：

source ~/.bashrc

4. 安裝cuDNN（如果需要GPU支持）

cuDNN是用于深度神經網絡的GPU加速庫。你需要下載并安裝與CUDA版本兼容的cuDNN。

下載cuDNN

訪問NVIDIA cuDNN下載頁面，選擇適合你CUDA版本的cuDNN并下載。

安裝cuDNN

假設你下載的是.tgz文件，可以使用以下命令安裝：

tar -xzvf cudnn-<version>-linux-x64-v<version>.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. 安裝PyTorch

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

CPU版本

pip3 install torch torchvision torchaudio

GPU版本（CUDA 11.3）

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

GPU版本（CUDA 10.2）

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu102

6. 驗證安裝

安裝完成后，你可以通過以下命令驗證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。如果有任何問題，請參考PyTorch官方文檔或相關社區論壇尋求幫助。