Welche Abhängigkeiten sind für CentOs erforderlich, um Pytorch zu installieren

Durch die Bereitstellung des Pytorch Deep Learning Framework in einem CentOS -System müssen mehrere Abhängigkeiten im Voraus installiert werden. Um die beste Entwicklungserfahrung zu gewährleisten, wird empfohlen, Anaconda3 als Umweltmanagement -Tool zu verwenden.

1. Abhängigkeitsinstallation:

1. Anaconda3: Laden Sie die Anaconda3 -Version herunter und installieren Sie sie mit dem CentOS -System von der offiziellen Anaconda -Website kompatibel.
2. GLIBC: Stellen Sie sicher, dass die System -GLIBC -Version nicht niedriger als 2,17 liegt. Sie können rpm -qa | grep glibc verwenden Befehl rpm -qa | grep glibc um die aktuelle Version anzuzeigen. Wenn die Version zu niedrig ist, müssen Sie das System aktualisieren oder eine höhere Version von GLIBC installieren.
3. Entwicklungstools: Installieren Sie die erforderlichen Kompilierungstools wie GCC und machen Sie. Sie können es normalerweise mit dem Befehl yum installieren: sudo yum groupinstall "Development Tools"
4. Python: Es wird empfohlen, Python -Versionen 3.6 bis 3,9 zu verwenden. Nach Abschluss der Installation von Anaconda3 wird es eine eigene Python -Umgebung bringen.
5. PIP: Anaconda3 verfügt über einen eigenen PIP -Paket -Manager, es ist keine zusätzliche Installation erforderlich.
6. CUDA und CUDNN (optional): Wenn Sie Pytorch -Operationen mit GPU beschleunigen müssen, müssen Sie CUDA und CUDNN mit Pytorch kompatibel. Bitte besuchen Sie die offizielle Website von NVIDIA, laden Sie die entsprechende Version der CUDA Toolkit- und Cudnn -Bibliothek herunter und installieren Sie sie gemäß der offiziellen Dokumentation.

2. Pytorch -Installationsschritte:

1. Erstellen Sie eine virtuelle Anaconda -Umgebung: Verwenden Sie den Befehl conda, um eine virtuelle Umgebung namens pytorch zu erstellen und die Python -Version anzugeben (z. B. 3.8):

    conda erstellen -n pytorch python = 3,8
   Conda aktiviert Pytorch

2. Installieren Sie Pytorch: Verwenden Sie in der aktivierten pytorch -Umgebung Conda, um Pytorch und seine damit verbundenen Bibliotheken (Torchvision, Torchaudio) zu installieren. Wenn GPU -Unterstützung erforderlich ist, wählen Sie bitte die entsprechende cudatoolkit -Versionsnummer gemäß Ihrer CUDA -Version aus. Zum Beispiel, wenn Ihre CUDA -Version 11.3 ist:

    Conda Installieren Sie Pytorch Torchvision Torchaudio Cudatoolkit = 11,3 -c Pytorch

   Hinweis: Die Versionsnummer des cudatoolkit muss mit der installierten CUDA -Version übereinstimmen. Sie können den conda info cudatoolkit -Befehl verwenden, um die verfügbaren CUDA -Versionen anzuzeigen. Wenn es keine GPU -Unterstützung gibt, wird cudatoolkit -Parameter ignoriert.

3. Überprüfen Sie die Installation: Führen Sie nach Abschluss der Installation den folgenden Python -Code aus, um zu überprüfen, ob Pytorch erfolgreich installiert ist und ob die GPU verfügbar ist:

    Taschenlampe importieren
   drucken (Fackel .__ Version__)
   print (fackel.cuda.is_available ())

   Wenn in der Ausgabe die Pytorch -Versionsnummer und torch.cuda.is_available() True (im Fall der GPU) angezeigt wird, ist die Installation erfolgreich.

In den oben genannten Schritten können Sie Pytorch in Ihrem CentOS -System erfolgreich installieren und ausführen. Bitte stellen Sie sicher, dass Ihre Systemkonfiguration den Anforderungen von PyTorch entspricht, und finden Sie in der offiziellen Pytorch -Dokumentation für die neuesten Informationen zur Installationshandbuch und die Kompatibilitätsinformationen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelche Abhängigkeiten sind für CentOs erforderlich, um Pytorch zu installieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!