在CentOS系統(tǒng)上部署PyTorch深度學習框架，需要提前安裝若干依賴項。為了確保最佳的開發(fā)體驗，建議使用Anaconda3作為環(huán)境管理工具。
一、 依賴項安裝:
- Anaconda3: 從Anaconda官方網站下載并安裝與CentOS系統(tǒng)兼容的Anaconda3版本。
- glibc: 確保系統(tǒng)glibc版本不低于2.17?？梢允褂?code>rpm -qa | grep glibc命令查看當前版本。若版本過低，需更新系統(tǒng)或安裝更高版本的glibc。
-
開發(fā)工具: 安裝必要的編譯工具，例如gcc和make。通常可以使用yum命令安裝：
sudo yum groupinstall "Development Tools" - Python: 推薦使用Python 3.6到3.9版本。Anaconda3安裝完成后，會自帶Python環(huán)境。
- pip: Anaconda3自帶pip包管理器，無需額外安裝。
- CUDA和cuDNN (可選): 如果需要利用GPU加速PyTorch運算，則必須安裝與PyTorch兼容的CUDA和cuDNN。請訪問NVIDIA官網，下載對應版本的CUDA Toolkit和cuDNN庫，并根據官方文檔進行安裝。
二、 PyTorch安裝步驟:
-
創(chuàng)建Anaconda虛擬環(huán)境: 使用conda命令創(chuàng)建一個名為
pytorch的虛擬環(huán)境，并指定Python版本 (例如3.8):conda create -n pytorch python=3.8 conda activate pytorch
-
安裝PyTorch: 在激活的
pytorch環(huán)境中，使用conda安裝PyTorch及其相關庫 (torchvision, torchaudio)。 如果需要GPU支持，請根據你的CUDA版本選擇合適的cudatoolkit版本號。例如，如果你的CUDA版本是11.3:conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
注意:
cudatoolkit的版本號必須與已安裝的CUDA版本匹配。可以使用conda info cudatoolkit命令查看可用的CUDA版本。如果沒有GPU支持，則忽略cudatoolkit參數。 -
驗證安裝: 安裝完成后，運行以下Python代碼驗證PyTorch是否安裝成功，以及GPU是否可用:
import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available())
如果輸出顯示PyTorch版本號和
torch.cuda.is_available()返回True(在有GPU的情況下)，則表示安裝成功。
通過以上步驟，你就可以在CentOS系統(tǒng)上成功安裝并運行PyTorch了。 請確保你的系統(tǒng)配置滿足PyTorch的要求，并參考PyTorch官方文檔獲取最新的安裝指南和兼容性信息。
以上是CentOS安裝PyTorch需要哪些依賴的詳細內容。更多信息請關注PHP中文網其他相關文章！
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