CentOS上如何搭建PyTorch环境

在centos上设置pytorch环境，可以按照以下步骤进行操作：

方法一：利用Anaconda进行安装

1. 下载并安装Anaconda

   • 访问Anaconda官方网站，下载适合Linux的Anaconda安装包。
   • 使用以下命令进行安装：

     <code>  bash Anaconda3-xxxx.xx-Linux-x86_64.sh</code>

     登录后复制
   • 依照提示完成安装过程。

2. 创建并激活虚拟环境

   <code> conda create -n pytorch_env python=3.8
    conda activate pytorch_env</code>

   登录后复制

3. 安装PyTorch

   • 访问PyTorch官方网站，获取适合CentOS的安装命令。
   • 例如，如果你使用的是CUDA 11.7，可以执行以下命令：

     <code>  conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch</code>

     登录后复制

4. 验证安装

   <code> python -c "import torch; print(torch.__version__)"</code>

   登录后复制

方法二：使用pip进行安装

1. 更新pip

   <code> pip install --upgrade pip</code>

   登录后复制

2. 安装PyTorch

   • 同样访问PyTorch官方网站，获取适合CentOS的安装命令。
   • 例如，如果你使用的是CUDA 11.7，可以执行以下命令：

     <code>  pip install torch torchvision torchaudio</code>

     登录后复制

3. 验证安装

   <code> python -c "import torch; print(torch.__version__)"</code>

   登录后复制

方法三：手动安装依赖并从源码编译PyTorch

如果你需要特定的CUDA版本或希望从源码编译PyTorch，可以按照以下步骤进行：

Cutout老照片上色

Cutout.Pro推出的黑白图片上色

20

查看详情

1. 安装依赖

   <code> sudo yum install -y epel-release
    sudo yum update -y
    sudo yum groupinstall -y "Development Tools"
    sudo yum install -y cmake3 git wget
    sudo yum install -y python3 python3-devel
    sudo yum install -y cudatoolkit-11-7 cudnn-devel-8.2.2-1.cudnn8.2.2_0</code>

   登录后复制

2. 克隆PyTorch仓库

   <code> git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
    cd pytorch</code>

   登录后复制

3. 设置环境变量

   <code> export CMAKE_PREFIX_PATH=${CONDA_PREFIX:-"$(dirname $(which python))/../"}</code>

   登录后复制

4. 编译PyTorch

   <code> python setup.py install</code>

   登录后复制

5. 验证安装

   <code> python -c "import torch; print(torch.__version__)"</code>

   登录后复制

注意事项

• 确保你的CentOS系统已经安装了NVIDIA驱动和CUDA Toolkit。
• 根据你的GPU型号和CUDA版本选择合适的PyTorch版本。
• 如果使用pip安装，可能需要额外配置环境变量以确保pip能够找到正确的CUDA库。

通过以上步骤，你应该能够在CentOS上成功搭建PyTorch环境。

以上就是CentOS上如何搭建PyTorch环境的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！