Centos에서 Pytorch 호환성 문제를 해결하는 방법

CentOS 시스템에 Pytorch를 설치하고 구성하여 GPU를 인정하는 딥 러닝 작업을 최대한 활용하면 다음을 수행 할 수 있습니다.

1 단계 : Anaconda3을 설치하십시오

먼저, Pytorch 및 해당 라이브러리의 설치 및 관리를 용이하게하기 위해 Anaconda3을 Python Environment Management 도구로 사용하십시오. Anaconda3 설치 스크립트를 다운로드하고 실행하십시오.

 https://repo.anaconda.com/archive/anaconda3-2024.05-linux-x86_64.sh
bash anaconda3-2024.05-linux-x86_64.sh

2 단계 : 가상 환경을 만듭니다

시스템의 기존 파이썬 환경과의 충돌을 피하려면 별도의 가상 환경을 만드는 것이 좋습니다.

 콘다 생성 -n pytorch python = 3.10
콘다 활성화 된 파이 토치

3 단계 : Pytorch를 설치하십시오

CUDA 버전을 기반으로 적절한 Pytorch 설치 명령을 선택하십시오. 시스템 구성 (CUDA 버전, CPU/GPU)과 일치하는 최신 설치 지침을 얻으려면 Pytorch 공식 웹 사이트를 방문하십시오. 다음 두 가지 일반적인 방법이 제공됩니다.

• Conda를 사용하여 설치 (권장) : cudatoolkit=12.1 실제 CUDA 버전 번호로 교체하십시오.

 콘다 설치 Pytorch Torchvision Torchaudio Cudatoolkit = 12.1 -C Pytorch

• PIP를 사용하여 설치 : CUDA 버전 번호에 해당하는 식별자로 cu121 교체하십시오 (예 : cpu CPU 버전을 나타냅니다).

 PIP Torch TorchVision Torchaudio -Index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

4 단계 : 설치를 확인하십시오

Pytorch가 성공적으로 설치되고 GPU에 액세스 할 수 있는지 확인하기 위해 다음 Python 코드를 실행하십시오.

 토치 수입
인쇄 (토치 .__ 버전 __)
print (torch.cuda.is_available ())

torch.cuda.is_available() Pytorch가 올바르게 설치되어 GPU를 사용할 수 있음을 나타 내기 위해 True 반환합니다.

5 단계 : 문제 해결

• 호환되지 않는 버전 : Numpy 및 Pytorch 버전 충돌이 발생하면 Numpy를 다운 그레이드하십시오.

 Pip Install Numpy == 1.23.5 # 적절한 Numpy 버전으로 교체하십시오.

• Conda 환경을 찾을 수 없음 : IDE (예 : Pycharm)가 Conda 환경을 인식 할 수없는 경우 Python Interperter 경로를 수동으로 pytorch 가상 환경에서 Python 실행 파일을 가리키도록 구성하십시오.

중요한 팁 :

• 드라이버 : CUDA 버전과 호환되는 NVIDIA 그래픽 카드 드라이버가 설치되어 있는지 확인하십시오.
• GPU 지원 : CentOS 시스템이 GPU를 지원하는 경우 컴퓨팅 속도를 크게 향상시키기 위해 GPU 버전의 Pytorch 버전을 설치하는 것이 좋습니다.
• 자원 : 설치하기 전에 시스템 리소스 (메모리 등)가 Pytorch의 요구 사항을 충족하는지 확인하십시오.

문제가 발생할 때 공식 Pytorch 문서를 참조하거나 커뮤니티 지원을 받으십시오. 위의 단계를 성공적으로 완료 한 후 Pytorch를 사용하여 CentOS 시스템에서 딥 러닝 개발을 수행 할 수 있습니다.

위 내용은 Centos에서 Pytorch 호환성 문제를 해결하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!