CentOSがPytorchをインストールするために必要な依存関係

CentOSシステムにPytorch Deep Learningフレームワークを展開するには、事前にいくつかの依存関係をインストールする必要があります。最良の開発エクスペリエンスを確保するために、ANACONDA3を環境管理ツールとして使用することをお勧めします。

1。依存関係のインストール：

1. Anaconda3：Anaconda3バージョンを公式Anaconda WebサイトからCentosシステムと互換性のあるAnaconda3バージョンをダウンロードしてインストールします。
2. GLIBC：システムGLIBCバージョンが2.17より低くないことを確認してください。 rpm -qa | grep glibc使用できますrpm -qa | grep glibcコマンド現在のバージョンを表示します。バージョンが低すぎる場合は、システムを更新するか、GLIBCのより高いバージョンをインストールする必要があります。
3. 開発ツール： GCCやMakeなどの必要な編集ツールをインストールします。通常、Yumコマンド： sudo yum groupinstall "Development Tools"を使用してインストールできます。
4. Python： Pythonバージョン3.6〜3.9を使用することをお勧めします。 Anaconda3のインストールが完了した後、独自のPython環境をもたらします。
5. PIP： Anaconda3には独自のPIPパッケージマネージャーが付属しており、追加のインストールは必要ありません。
6. Cuda and Cudnn（オプション）： Pytorch操作をGPUで加速する必要がある場合は、Pytorchと互換性のあるCudaとCudnnをインストールする必要があります。 Nvidiaの公式Webサイトにアクセスし、CUDA ToolkitおよびCudnnライブラリの対応するバージョンをダウンロードして、公式ドキュメントに従ってインストールしてください。

2。Pytorchのインストール手順：

1. Anaconda Virtual Environmentを作成する： Condaコマンドを使用して、 pytorchという名前の仮想環境を作成し、Pythonバージョン（たとえば、3.8）を指定します。

    Conda Create -N Pytorch Python = 3.8
   CondaはPytorchを活性化しました

2. Pytorch： Activated pytorch環境では、Condaを使用してPytorchとその関連ライブラリ（Torchvision、Torchaudio）をインストールします。 GPUサポートが必要な場合は、CUDAバージョンに従って適切なcudatoolkitバージョン番号を選択してください。たとえば、CUDAバージョンが11.3の場合：

    condaインストールpytorch torchvision torchaudio cudatoolkit = 11.3 -c pytorch

   注： cudatoolkitのバージョン番号は、インストールされているCUDAバージョンと一致する必要があります。 conda info cudatoolkitコマンドを使用して、利用可能なCUDAバージョンを表示できます。 GPUサポートがない場合、 cudatoolkitパラメーターは無視されます。

3. インストールの確認：インストールが完了したら、次のPythonコードを実行して、Pytorchが正常にインストールされていることを確認し、GPUが利用可能かどうかを確認します。

   トーチをインポートします
   印刷（トーチ.__バージョン__）
   print（torch.cuda.is_available（））

   出力がpytorchバージョン番号とtorch.cuda.is_available()を表示すると、 True （gpuの場合）を返します。インストールは成功します。

上記の手順を通じて、CentOSシステムにPytorchを正常にインストールして実行できます。システム構成がPytorchの要件を満たしていることを確認し、最新のインストールガイドと互換性情報については、Pytorchの公式ドキュメントを参照してください。

以上がCentOSがPytorchをインストールするために必要な依存関係の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。