在centos系統上部署pytorch，本文提供詳細步驟。

一、Anaconda安裝

1. 前往Anaconda官網下載適用于centos的Anaconda安裝包。
2. 運行安裝程序，按照提示完成安裝。建議選擇“Just Me”安裝方式，方便后續環境變量配置。

二、虛擬環境創建

1. 打開終端，使用以下命令創建一個名為pytorch_env的虛擬環境，并指定Python版本（例如Python 3.10）：

conda create -n pytorch_env Python=3.10

2. 激活該虛擬環境：

conda activate pytorch_env

三、鏡像源配置（可選）

為了加速下載，建議配置國內鏡像源。編輯.condarc文件（通常位于用戶主目錄下），添加以下內容：

channels:   - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/   - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/   - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/   - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forges/ show_channel_urls: true auto_activate_base: false

四、PyTorch安裝

1. CUDA版本檢查: 使用以下命令查看CUDA版本：

nvidia-smi

若未安裝CUDA，請根據需求安裝。

2. PyTorch下載與安裝:

   • 訪問Anaconda官網或清華大學開源軟件鏡像站獲取所需PyTorch版本。
   • 選擇與CUDA版本匹配的PyTorch版本。例如，CUDA 12.1對應PyTorch的CUDA 12.1版本。

   使用pip安裝（以CUDA 12.1為例）：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

或使用conda安裝：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.1 -c pytorch

3. 安裝驗證: 激活虛擬環境后，進入Python交互式環境，執行以下命令驗證安裝：

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

torch.cuda.is_available()返回True表示PyTorch已成功安裝并可使用GPU。

五、問題排查

• numpy與torch版本沖突: 若出現NumPy與torch版本不兼容問題，嘗試降級NumPy：

pip install "numpy<版本號>"

• nvcc命令找不到: nvcc命令找不到可能由于CUDA安裝錯誤或環境變量未配置正確。請確保CUDA安裝路徑已添加到系統環境變量中。

參考PyTorch官方文檔或社區論壇解決安裝過程中遇到的其他問題。 希望以上步驟能幫助您在CentOS系統上順利配置PyTorch環境。