在centos系统上部署pytorch，本文提供详细步骤。
一、Anaconda安装
- 前往Anaconda官网下载适用于CentOS的Anaconda安装包。
- 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
- 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
- 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
- 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。
-
PyTorch下载与安装:
- 访问PyTorch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）：
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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
- 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。
