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CentOS与PyTorch的集成开发环境如何搭建

畫卷琴夢
发布: 2025-08-05 09:02:31
原创
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要在centos上构建pytorch的集成开发环境,可以遵循以下流程:

第一步:安装Anaconda

首先,你需要在CentOS系统里安装Anaconda。访问Anaconda官网并下载适用于Linux的操作系统版本来完成安装。

第二步:创建虚拟环境

为有效管理各项目中的Python依赖关系,推荐创建一个虚拟环境。利用以下命令生成一个新的虚拟环境:

<pre class="brush:php;toolbar:false;">conda create -n pytorch_env python=3.8
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请把'pytorch_env'替换为你偏好的虚拟环境名,'3.8'改成你所需的Python版本。

第三步:激活虚拟环境

建立完虚拟环境后,需激活它:

<pre class="brush:php;toolbar:false;">conda activate pytorch_env
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第四步:安装PyTorch

在已激活的虚拟环境中,可以使用以下指令来安装PyTorch。依据你的具体需求决定是安装CPU版本还是GPU版本。

安装CPU版本

若你的设备无NVIDIA显卡或者无需借助GPU执行深度学习任务,那么安装CPU版PyTorch即可:

<pre class="brush:php;toolbar:false;">conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
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安装GPU版本

要是你的电脑配备了NVIDIA显卡并且期望提升深度学习运算速度的话,那就安装GPU版PyTorch吧。先确认CUDA与cuDNN已正确安装,接着用下面这条命令安装PyTorch:

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<pre class="brush:php;toolbar:false;">conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.6 -c pytorch
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记得把'12.6'替换成实际安装的CUDA版本号。

第五步:检查安装情况

安装结束后,可以通过运行以下代码来检测PyTorch是否成功安装:

<pre class="brush:php;toolbar:false;">import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
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torch.cuda.is_available()
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返回True时,表明CUDA以及PyTorch的GPU版都已正确安装。

第六步:设置IDE(可选)

为了更加便捷地开展工作,可以配置一款集成开发环境(IDE)。常见的IDE包括PyCharm、VSCode等。以PyCharm为例,参照其官方指南进行设置。

经过上述步骤,你便能在CentOS上成功搭建起PyTorch的集成开发环境。

以上就是CentOS与PyTorch的集成开发环境如何搭建的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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