So wählen Sie die Pytorch -Version auf CentOS aus

Die Installation von PyTorch am CentOS -System erfordert eine sorgfältige Auswahl der entsprechenden Version und berücksichtigen Sie die folgenden Schlüsselfaktoren:

1. Systemumgebungskompatibilität:

1. Betriebssystem: CentOS 7 oder höher wird empfohlen.

2. CUDA und CUDNN: Die Pytorch -Version ist eng mit der CUDA -Version verwandt. Zum Beispiel benötigt Pytorch 1.9.0 CUDA 11.1, während Pytorch 2.0.1 CUDA 11.3 benötigt. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden.

3. Python -Version: Pytorch unterstützt offiziell Python -Versionen 3.6 bis 3,9, aber die Kompatibilität verschiedener Pytorch -Versionen für Python -Versionen ist geringfügig unterschiedlich. Python 3.7 oder 3.8 wird für die beste Kompatibilität und Leistung empfohlen.

4. GPU -Beschleunigung: Wenn Sie die NVIDIA -GPU -Beschleunigungs Computing verwenden müssen, müssen Sie die Pytorch -Version installieren, die CUDA unterstützt, und sicherstellen, dass der GPU -Treiber und die CUDA -Version korrekt installiert und kompatibel sind.

2. Installationsschritte:

1. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung (empfohlen): Verwenden Sie Conda, um eine separate virtuelle Umgebung zu erstellen, um Konflikte mit anderen Python -Umgebungen im System zu vermeiden.

    conda erstellen -n pytorch_env python = 3.8 # Es wird empfohlen, Python 3.8 zu verwenden
   conda aktivieren pytorch_env

2. Pytorch installieren:

   • CPU -Version: Wenn keine GPU -Beschleunigung erforderlich ist, installieren Sie die CPU -Version von Pytorch:

      PIP Installieren Sie Torch Torchvision Torchaudio

   • GPU -Version: Wenn eine GPU -Beschleunigung erforderlich ist, wählen Sie den entsprechenden Installationsbefehl gemäß Ihrer CUDA -Version aus. Zum Beispiel Cuda Version 11.3:

      PIP Installieren Sie Torch Torchvision Torchaudio-Index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

     Bitte ersetzen Sie cu113 durch die tatsächlich installierte CUDA -Versionsnummer.

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

    Taschenlampe importieren
   drucken (Fackel .__ Version__)
   print (fackel.cuda.is_available ()) # true zeigt an, dass die GPU verfügbar ist

3.. Dinge zu beachten:

• Treiber: Stellen Sie vor der Installation von PyTorch sicher, dass der NVIDIA -Grafikkartentreiber installiert ist und mit der CUDA -Version kompatibel ist.
• Systemressourcen: Unterschiedliche Pytorch -Versionen haben unterschiedliche Anforderungen für Systemressourcen (Speicher usw.). Bitte überprüfen Sie, ob die Systemressourcen vor der Installation ausreichen.

Nachdem Sie die oben genannten Schritte ausgeschlossen haben, können Sie Pytorch für Deep Learning Development im CentOS -System erfolgreich verwenden. Denken Sie daran, dass die Auswahl der richtigen CUDA -Version der Schlüssel zur erfolgreichen Installation der GPU -Version Pytorch ist.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo wählen Sie die Pytorch -Version auf CentOS aus. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!