CentOS与PyTorch集成过程中面临的主要挑战如下： 1. **操作系统版本匹配**：PyTorch官网建议在CentOS 7.6及以上版本中进行安装操作。 2. **CUDA及cuDNN版本匹配**：PyTorch的各个版本对于CUDA和cuDNN有着明确的匹配需求。例如，PyTorch 1.9.0需要CUDA 11.1的支持，而PyTorch 2.0.1则需CUDA 11.3。所以在安装PyTorch前，务必确认已安装与选定CUDA版本相匹配的NVIDIA显卡驱动以及CUDA工具包。 3. **系统环境适配性**：在安装PyTorch之前，要保证系统环境达到PyTorch的基本要求，比如glibc版本不低于v2.17。 4. **驱动程序适配性**：若想启用GPU功能，则需安装与CUDA版本相兼容的Nvidia显卡驱动。若驱动版本过旧，可能导致CUDA相关功能失效。 5. **网络连接问题**：在安装PyTorch期间，可能会遭遇网络故障，如下载安装包失败等。处理此类问题的方式包含设置清华源、升级conda等。 6. **显存溢出及进程崩溃**：在实际应用环境中部署时，可能出现显存溢出和进程崩溃的情况。这种情况一般与模型的复杂程度以及系统资源管理有关。 7. **版本匹配性**：PyTorch的不同版本或许对CUDA/CuDNN的版本有特殊的要求。在安装PyTorch的时候，应依据项目需求挑选适合的版本，并且保障所有依赖库的版本能够相互兼容。 8. **依赖库版本匹配性**：PyTorch的安装可能依赖于某些特定版本的库，如Python、CUDA、cuDNN等。确保这些库的版本能够相互兼容是在集成过程中一个关键环节。 如果在安装或运行PyTorch时遇到障碍，建议参考PyTorch官方文档或者向社区求助。
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