在CentOS上運行PyTorch需要哪些準備

在CentOS上運行PyTorch需要以下準備：

1. 系統更新

首先，確保你的CentOS系統已經更新到最新版本：

sudo yum update -y

2. 安裝Python和pip

安裝Python 3.6或更高版本以及pip（Python包管理器）：

sudo yum install -y python3 python3-pip

3. 創建虛擬環境（推薦）

使用虛擬環境來管理Python包，可以避免不同項目之間的依賴沖突：

sudo pip3 install virtualenv
virtualenv pytorch_env
source pytorch_env/bin/activate

4. 安裝依賴項

安裝PyTorch所需的基本依賴包：

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

5. 安裝CUDA和cuDNN（可選，GPU加速）

如果你需要使用GPU加速，需要安裝CUDA Toolkit和相應的cuDNN庫。以下是安裝CUDA Toolkit的步驟：

• 下載并安裝CUDA Toolkit：

  wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-repo-rhel7-11-7-local-11.7.0-1.x86_64.rpm
  sudo rpm -i cuda-repo-rhel7-11-7-local-11.7.0-1.x86_64.rpm
  sudo yum clean all
  sudo yum install -y cuda
  

• 設置環境變量：

  echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin:${PATH}' >> ~/.bashrc
  echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}' >> ~/.bashrc
  source ~/.bashrc
  

• 安裝cuDNN（以CUDA 11.7為例）：

  wget https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/7.6.5.32/Production/11.7_20201106/cudnn-11.7-linux-x64-v8.0.4.30.tgz
  tar -xzvf cudnn-11.7-linux-x64-v8.0.4.30.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*
  

6. 安裝PyTorch

根據你的CUDA版本選擇合適的PyTorch安裝命令。以下是一些常見的安裝命令示例：

• CPU版本：

  pip3 install torch torchvision torchaudio
  

• CUDA 11.3版本：

  pip3 install torch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
  

• CUDA 11.6版本：

  pip3 install torch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 -c pytorch
  

• CUDA 11.7版本：

  pip3 install torch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch
  

• CUDA 12.0版本：

  pip3 install torch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.0 -c pytorch
  

7. 驗證安裝

激活虛擬環境后，進入Python交互式環境，執行以下命令驗證PyTorch是否安裝成功：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())  # 如果使用GPU版本，應該返回True

8. 安裝其他常用庫（可選）

根據你的需求，安裝其他Python庫，例如：

pip3 install pandas matplotlib scikit-learn

以上步驟將幫助你在CentOS系統上成功安裝和配置PyTorch環境。如果在安裝過程中遇到問題，建議查閱PyTorch官方文檔或相關社區論壇以獲取幫助。