概述

PyTorch是一个流行的开源机器学习库，支持使用GPU进行加速计算。本文将详细介绍如何在CentOS系统上安装PyTorch GPU版本， 包括所需的前置条件、步骤和常见问题。

前置条件

• CentOS系统
• NVIDIA GPU
• CUDA Toolkit
• cuDNN

步骤1：安装CUDA Toolkit

先说说 从NVIDIA官网下载适合你显卡和系统的CUDA Toolkit版本：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

解压下载的文件，然后施行以下命令进行安装：

sudo ./cuda_11.0.0_441.14_linux.run
sudo sh cuda_11.0.0_441.14_linux.run

按照提示完成安装。

步骤2：安装cuDNN

从NVIDIA官网下载适合你CUDA版本的cuDNN：https://developer.nvidia.com/cudnn

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
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

步骤3：安装Python和虚拟环境

使用以下命令安装Python 3：

sudo yum install python3
sudo yum install python3-pip

安装virtualenv和virtualenvwrapper

sudo pip3 install virtualenv virtualenvwrapper

配置虚拟环境。编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：

export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

保存文件并运行source ~/.bashrc使配置生效。

步骤4：创建虚拟环境并安装PyTorch GPU

创建一个新的虚拟环境：

mkvirtualenv pytorch-gpu

激活虚拟环境：

workon pytorch-gpu

安装PyTorch GPU版。访问PyTorch官网，选择适合你系统的安装命令。比方说：

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

注意：请根据你的CUDA版本选择合适的安装命令。比方说如果你的CUDA版本是11.3，请使用上述命令。

步骤5：验证安装

在虚拟环境中运行以下命令， 导入PyTorch并验证是否成功安装：

python
import torch
print

如果没有报错，说明PyTorch GPU版已经成功安装。

常见问题

• 问题：安装过程中遇到错误。
• 解决方案：检查错误信息，查找相应的解决方案或咨询社区。
• 问题：无法安装PyTorch GPU版。
• 解决方案：确保CUDA Toolkit和cuDNN版本与你的GPU和操作系统兼容。

通过以上步骤，你可以在CentOS系统上成功安装PyTorch GPU版本。PyTorch是一个强大的机器学习库，可以帮助你快速开发深度学习项目。

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