CentOS系統PyTorch依賴庫有哪些

在CentOS系統上安裝PyTorch需要一些基本的依賴庫，具體如下：

1. Python：PyTorch的主要運行環境。
2. pip：Python的包管理工具。
3. CUDA Toolkit：英偉達提供的GPU軟件開發包，用于加速GPU計算。
4. cuDNN：用于深度神經網絡的GPU加速庫，需要與CUDA版本兼容。
5. GCC：GNU編譯器集合，用于編譯和構建Python擴展。
6. devtoolset（可選）：用于管理不同版本的GCC工具鏈。
7. OpenCV（可選）：用于圖像和視頻處理。
8. pycocotools（可選）：用于處理COCO數據集的Python工具包。

你可以使用以下命令在CentOS上安裝這些依賴庫：

1. 更新系統：

sudo yum update -y

2. 安裝必要的依賴庫：

sudo yum install -y gcc-c make python3 python3-pip numpy

3. 安裝CUDA Toolkit和cuDNN（如果需要GPU支持）：

• 下載并安裝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：

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

• 下載并安裝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
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. 使用conda或pip安裝PyTorch：

• 使用conda安裝PyTorch（推薦）：

conda create -n torch_env python=3.8
conda activate torch_env
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge

• 使用pip安裝PyTorch（可選）：

pip3 install torch torchvision torchaudio