在centos上安裝和使用pytorch是完全可行的，但需要遵循一些關(guān)鍵步驟并確保相關(guān)依賴的兼容性。以下是關(guān)于在centos上安裝和配置pytorch的詳細指南：

安裝步驟

1. 安裝CUDA Toolkit和cuDNN：

   • 首先，需要在centos上安裝CUDA Toolkit和cuDNN。可以通過從官方網(wǎng)站下載安裝包，并按照其說明進行安裝。

2. 安裝Miniconda：

   • 在安裝PyTorch之前，建議安裝Miniconda。Miniconda是一個輕量級的Python發(fā)行版，包含了Conda包管理工具，這對于管理Python環(huán)境和依賴非常有用。

3. 通過Conda安裝PyTorch：

   • 使用Conda來安裝PyTorch是推薦的方法，因為它可以確保PyTorch與CUDA Toolkit的兼容性。可以參考PyTorch官方文檔，選擇合適的PyTorch版本和CUDA版本進行安裝。例如，要安裝PyTorch 1.13.0版本，匹配CUDA 11.6，可以使用以下命令：

     conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-1.13.0+cu116 -c pytorch -c nvidia

驗證安裝

• 安裝完成后，可以通過以下Python代碼驗證CUDA和cuDNN是否安裝成功：

  import torch print(torch.cuda.is_available())  # 應(yīng)該返回True

兼容性問題

• CUDA版本：PyTorch對CUDA版本有特定的兼容性要求。例如，PyTorch 1.13.0支持CUDA 11.6。因此，在安裝PyTorch之前，必須確保安裝了正確版本的CUDA Toolkit。
• 驅(qū)動程序：同樣需要確保安裝了與NVIDIA顯卡兼容的驅(qū)動程序。可以從NVIDIA官方網(wǎng)站下載并安裝最新的驅(qū)動程序。

參考資料

[1] MX250筆記本安裝Pytorch、CUDA和cuDNN [2] 深度學習設(shè)置多GPU教程 | 快速設(shè)置CUDA和PyTorch [4] Flunzmas/pytorch_geometric [7] 【Python】使用 requirements.txt 與pytorch 相關(guān)配置-物聯(lián)沃-IOTWORD物聯(lián)網(wǎng)