第一章：周围准备

1.1 安装Python

先说说确保你的CentOS系统已经安装了Python。你能从Python官网下载并安装最新鲜版本的Python。比方说 安装Python 3.11.0的步骤如下：

bash wget https://www.python.org/ftp/python/3.11.0/Python-3.11.0.tgz -xzf Python-3.11.0.tgz cd Python-3.11.0 ./configure --prefix=/usr/python --with-sslmaker make install ln -s /usr/python/bin/python3 /usr/bin/python3 ln -s /usr/python/bin/pip3 /usr/bin/pip3

1.2 安装Anaconda3

Anaconda3是一个集成了Python和集成开发周围Spyder的发行版，能简化安装和配置过程。

bash sudo yum install -y anaconda3

1.3 安装pip

pip是Python的包管理器，用于安装和管理Python包。

bash pip install pip

第二章：安装PyTorch

2.1 安装PyTorch

用pip安装PyTorch。由于PyTorch支持许多种Python版本，你需要根据你的Python版本选择合适的PyTorch版本。比方说 安装支持Python 3.11的PyTorch版本，能用以下命令：

bash pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

注意：cu113表示适用于CUDA 11.3的PyTorch版本。如果你有NVIDIA GPU并且希望利用GPU加速，需要安装相应版本的CUDA工具包。

2.2 安装依赖

PyTorch依赖于一些依赖项， 包括NumPy、Matplotlib等。你能用以下命令安装它们：

bash pip3 install numpy matplotlib

2.3 验证安装

安装完成后 能PyTorch是不是安装成功：

python import torch print print) # 如果返回True，表示已安装支持CUDA的PyTorch版本

第三章：配置周围

3.1 用虚拟周围

为了方便管理周围和依赖，觉得能用虚拟周围。你能用virtualenv或conda来创建和管理虚拟周围。

bash virtualenv pytorch_env source pytorch_env/bin/activate

3.2 周围管理

在虚拟周围中安装PyTorch和其他依赖项，能用以下命令：

bash pip install torch torchvision torchaudio pip install numpy matplotlib

第四章：深厚度学实践

4.1 数据加载和处理

用PyTorch处理数据非常轻巧松。

python import torch from torchvision import datasets, transforms

transform = transforms.Compose()

traindataset = datasets.MNIST trainloader = torch.utils.data.DataLoader

for data, target in train_loader: print break

4.2

python import torch.nn as nn

class ConvNet: def init: super.init self.conv1 = nn.Conv2d self.conv2 = nn.Conv2d self.fc1 = nn.Linear self.fc2 = nn.Linear

def forward:
    x = torch.relu)
    x = torch.max_pool2d
    x = torch.relu)
    x = torch.max_pool2d
    x = x.view
    x = torch.relu)
    x = self.fc2
    return x

model = ConvNet

4.3 训练模型

python import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss optimizer = optim.SGD, lr=0.01)

for epoch in range: for data, target in trainloader: optimizer.zerograd output = model loss = criterion loss.backward optimizer.step

4.4 评估模型

python

correct = 0 total = 0 with torch.nograd: for data, target in testloader: output = model _, predicted = torch.max total += target.size correct += .sum.item

print)

第五章：

在CentOS上安装PyTorch并进行深厚度学研究研究是一个相对轻巧松的过程。通过遵循上述步骤，你能轻巧松搭建一个深厚度学开发周围，并开头。希望本文能帮你顺利开启深厚度学之旅。

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