在centos系統上部署pytorch深度學習框架，需要提前安裝若干依賴項。為了確保最佳的開發體驗，建議使用anaconda3作為環境管理工具。

一、 依賴項安裝:

1. Anaconda3: 從Anaconda官方網站下載并安裝與centos系統兼容的Anaconda3版本。
2. glibc: 確保系統glibc版本不低于2.17。可以使用rpm -qa | grep glibc命令查看當前版本。若版本過低，需更新系統或安裝更高版本的glibc。
3. 開發工具: 安裝必要的編譯工具，例如gcc和make。通常可以使用yum命令安裝：sudo yum groupinstall “Development Tools”
4. Python: 推薦使用Python 3.6到3.9版本。Anaconda3安裝完成后，會自帶Python環境。
5. pip: Anaconda3自帶pip包管理器，無需額外安裝。
6. CUDA和cuDNN (可選): 如果需要利用GPU加速pytorch運算，則必須安裝與PyTorch兼容的CUDA和cuDNN。請訪問NVIDIA官網，下載對應版本的CUDA Toolkit和cuDNN庫，并根據官方文檔進行安裝。

二、 PyTorch安裝步驟:

1. 創建Anaconda虛擬環境: 使用conda命令創建一個名為pytorch的虛擬環境，并指定Python版本 (例如3.8):

   conda create -n pytorch Python=3.8 conda activate pytorch

2. 安裝PyTorch: 在激活的pytorch環境中，使用conda安裝PyTorch及其相關庫 (torchvision, torchaudio)。 如果需要GPU支持，請根據你的CUDA版本選擇合適的cudatoolkit版本號。例如，如果你的CUDA版本是11.3:

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

   注意: cudatoolkit的版本號必須與已安裝的CUDA版本匹配。可以使用conda info cudatoolkit命令查看可用的CUDA版本。如果沒有GPU支持，則忽略cudatoolkit參數。

3. 驗證安裝: 安裝完成后，運行以下Python代碼驗證PyTorch是否安裝成功，以及GPU是否可用:

   import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) 

   如果輸出顯示PyTorch版本號和torch.cuda.is_available()返回True (在有GPU的情況下)，則表示安裝成功。

通過以上步驟，你就可以在CentOS系統上成功安裝并運行PyTorch了。 請確保你的系統配置滿足PyTorch的要求，并參考PyTorch官方文檔獲取最新的安裝指南和兼容性信息。