Quelles dépendances sont nécessaires pour que CentOS puisse installer Pytorch

Le déploiement du cadre d'apprentissage en profondeur Pytorch sur un système CENTOS nécessite l'installation de plusieurs dépendances à l'avance. Pour assurer la meilleure expérience de développement, il est recommandé d'utiliser Anaconda3 comme outil de gestion de l'environnement.

1. Installation de dépendance:

1. ANACONDA3: Téléchargez et installez la version Anaconda3 compatible avec le système CENTOS du site officiel d'Anaconda.
2. GLIBC: Assurez-vous que la version GLIBC système n'est pas inférieure à 2,17. Vous pouvez utiliser rpm -qa | grep glibc Commande rpm -qa | grep glibc pour afficher la version actuelle. Si la version est trop faible, vous devez mettre à jour le système ou installer une version supérieure de GLIBC.
3. Outils de développement: Installez les outils de compilation nécessaires tels que GCC et MADE. Vous pouvez généralement l'installer en utilisant la commande yum: sudo yum groupinstall "Development Tools"
4. Python: il est recommandé d'utiliser les versions Python 3.6 à 3.9. Une fois l'installation d'Anaconda3 terminée, il apportera son propre environnement python.
5. PIP: Anaconda3 est livré avec son propre gestionnaire de packages PIP, aucune installation supplémentaire n'est requise.
6. CUDA et CUDNN (Facultatif): Si vous devez accélérer les opérations Pytorch avec GPU, vous devez installer Cuda et Cudnn compatibles avec Pytorch. Veuillez visiter le site officiel de Nvidia, télécharger la version correspondante de la bibliothèque à outils CUDA et CUDNN et l'installez en fonction de la documentation officielle.

2. Étapes d'installation de Pytorch:

1. Créez un environnement virtuel Anaconda: utilisez la commande conda pour créer un environnement virtuel nommé pytorch et spécifiez la version Python (par exemple, 3.8):

    conda crée -n pytorch python = 3,8
   pytorch activé par conda

2. Installez Pytorch: Dans l'environnement pytorch activé, utilisez Conda pour installer Pytorch et ses bibliothèques connexes (TorchVision, Torchaudio). Si le support GPU est requis, veuillez sélectionner le numéro de version cudatoolkit approprié en fonction de votre version CUDA. Par exemple, si votre version CUDA est de 11,3:

    Conda Installer Pytorch Torchvision Torchaudio Cudatoolkit = 11,3 -c Pytorch

   Remarque: Le numéro de version de cudatoolkit doit correspondre à la version CUDA installée. Vous pouvez utiliser la commande conda info cudatoolkit pour afficher les versions CUDA disponibles. S'il n'y a pas de support GPU, cudatoolkit est ignoré.

3. Vérifiez l'installation: Une fois l'installation terminée, exécutez le code Python suivant pour vérifier que Pytorch est installé avec succès et si le GPU est disponible:

    Importer une torche
   Imprimer (torche .__ Version__)
   print (torch.cuda.is_available ())

   Si la sortie affiche le numéro de version Pytorch et que torch.cuda.is_available() renvoie True (dans le cas de GPU), l'installation est réussie.

Grâce aux étapes ci-dessus, vous pouvez installer et exécuter Pytorch avec succès sur votre système CENTOS. Veuillez vous assurer que la configuration de votre système répond aux exigences de Pytorch et reportez-vous à la documentation officielle de Pytorch pour le dernier guide d'installation et les informations de compatibilité.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!