CentOS上如何構建PyTorch開發環境

在CentOS上構建PyTorch開發環境，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. 安裝依賴項

安裝構建PyTorch所需的依賴項。

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

3. 安裝CUDA（可選）

如果你打算使用GPU加速，需要安裝CUDA。以下是安裝CUDA 11.7的步驟：

下載CUDA Toolkit

訪問NVIDIA CUDA Toolkit下載頁面，選擇適合CentOS的版本并下載。

安裝CUDA Toolkit

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

編輯~/.bashrc文件，添加以下行：

export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

然后使環境變量生效：

source ~/.bashrc

4. 安裝cuDNN（可選）

如果你打算使用GPU加速，還需要安裝cuDNN。以下是安裝cuDNN 8.6的步驟：

下載cuDNN

訪問NVIDIA cuDNN下載頁面，選擇適合CUDA 11.7的版本并下載。

安裝cuDNN

將下載的文件解壓并復制到CUDA目錄：

tar -xzvf cudnn-11.7-linux-x64-v8.6.0.26.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。以下是安裝CPU版本的PyTorch的命令：

pip3 install torch torchvision torchaudio

如果你打算使用GPU加速，可以使用以下命令安裝支持CUDA的PyTorch版本：

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

6. 驗證安裝

驗證PyTorch是否安裝成功：

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

7. 安裝其他常用庫

根據你的需求，你可能還需要安裝其他常用的Python庫，例如：

pip3 install pandas matplotlib scikit-learn

總結

通過以上步驟，你可以在CentOS上構建一個完整的PyTorch開發環境。根據你的具體需求，你可以選擇安裝CPU版本或GPU版本的PyTorch，并安裝其他必要的依賴項和庫。