在centos系統(tǒng)上啟用pytorch gpu加速，需要安裝cuda、cudnn以及pytorch的gpu版本。以下步驟將引導(dǎo)您完成這一過程：

CUDA和cuDNN安裝

1. 確定CUDA版本兼容性: 使用nvidia-smi命令查看您的NVIDIA顯卡支持的CUDA版本。例如，您的MX450顯卡可能支持CUDA 11.1或更高版本。

2. 下載并安裝CUDA Toolkit: 訪問NVIDIA CUDA Toolkit官網(wǎng)，根據(jù)您顯卡支持的最高CUDA版本下載并安裝相應(yīng)的版本。

3. 安裝cuDNN庫: 前往NVIDIA CUDA Toolkit官網(wǎng)，下載與您的CUDA版本兼容的cuDNN庫，并遵循官方指南完成安裝。

pytorch GPU版本安裝

1. 使用pip安裝PyTorch GPU版本: 根據(jù)您的CUDA版本，使用pip命令安裝兼容的PyTorch GPU版本。例如，對(duì)于CUDA 11.1，您可以參考PyTorch官網(wǎng)提供的命令進(jìn)行安裝，確保選擇與您的CUDA和cuDNN版本匹配的版本。

驗(yàn)證GPU支持

1. 檢查CUDA可用性: 使用以下Python代碼驗(yàn)證CUDA是否已正確安裝并可用：

   import torch print(torch.cuda.is_available())  # 輸出True表示CUDA可用

2. 獲取GPU信息: 運(yùn)行以下代碼獲取GPU數(shù)量、當(dāng)前使用的GPU設(shè)備編號(hào)以及GPU名稱：

   print(torch.cuda.device_count())  # 輸出GPU數(shù)量 print(torch.cuda.current_device())  # 輸出當(dāng)前GPU設(shè)備編號(hào) print(torch.cuda.get_device_name(0))  # 輸出第一個(gè)GPU設(shè)備名稱

如果以上步驟順利完成，您便可在centos系統(tǒng)上使用PyTorch的GPU加速功能。如有任何問題，請(qǐng)參考PyTorch官方文檔或相關(guān)社區(qū)論壇尋求幫助。