PyTorch在CentOS上的配置步骤

在centos系统上部署pytorch，本文提供详细步骤。

一、Anaconda安装

1. 前往Anaconda官网下载适用于centos的Anaconda安装包。
2. 运行安装程序，按照提示完成安装。建议选择“Just Me”安装方式，方便后续环境变量配置。

二、虚拟环境创建

1. 打开终端，使用以下命令创建一个名为pytorch_env的虚拟环境，并指定Python版本（例如Python 3.10）：

conda create -n pytorch_env Python=3.10

2. 激活该虚拟环境：

conda activate pytorch_env

三、镜像源配置（可选）

为了加速下载，建议配置国内镜像源。编辑.condarc文件（通常位于用户主目录下），添加以下内容：

channels:   - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/   - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/   - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/   - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forges/ show_channel_urls: true auto_activate_base: false

四、PyTorch安装

1. CUDA版本检查: 使用以下命令查看CUDA版本：

nvidia-smi

若未安装CUDA，请根据需求安装。

2. PyTorch下载与安装:

   • 访问Anaconda官网或清华大学开源软件镜像站获取所需PyTorch版本。
   • 选择与CUDA版本匹配的PyTorch版本。例如，CUDA 12.1对应PyTorch的CUDA 12.1版本。

   使用pip安装（以CUDA 12.1为例）：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

或使用conda安装：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.1 -c pytorch

3. 安装验证: 激活虚拟环境后，进入Python交互式环境，执行以下命令验证安装：

import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available())

torch.cuda.is_available()返回True表示PyTorch已成功安装并可使用GPU。

五、问题排查

• numpy与torch版本冲突: 若出现NumPy与torch版本不兼容问题，尝试降级NumPy：

pip install "numpy<版本号>"

• nvcc命令找不到: nvcc命令找不到可能由于CUDA安装错误或环境变量未配置正确。请确保CUDA安装路径已添加到系统环境变量中。

参考PyTorch官方文档或社区论坛解决安装过程中遇到的其他问题。 希望以上步骤能帮助您在CentOS系统上顺利配置PyTorch环境。