Cara menyelesaikan masalah keserasian pytorch di CentOS

Memasang dan mengkonfigurasi pytorch pada sistem CentOS untuk menggunakan sepenuhnya tugas pembelajaran yang mendalam GPU boleh mengikuti langkah-langkah ini:

Langkah 1: Pasang Anaconda3

Pertama, gunakan Anaconda3 sebagai alat pengurusan persekitaran Python untuk memudahkan pemasangan dan pengurusan pytorch dan perpustakaan yang bergantung. Muat turun skrip pemasangan Anaconda3 dan laksanakan:

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

Langkah 2: Buat persekitaran maya

Untuk mengelakkan konflik dengan persekitaran python sistem yang sedia ada, adalah disyorkan untuk mewujudkan persekitaran maya yang berasingan:

 conda create -n pytorch python = 3.10
Pytorch diaktifkan Conda

Langkah 3: Pasang pytorch

Pilih arahan pemasangan pytorch yang sesuai berdasarkan versi CUDA anda. Sila lawati laman web rasmi PYTORCH untuk mendapatkan arahan pemasangan terkini yang sepadan dengan konfigurasi sistem anda (versi CUDA, CPU/GPU). Dua kaedah biasa berikut disediakan:

• Gunakan Conda untuk memasang (disyorkan): Gantikan cudatoolkit=12.1 dengan nombor versi CUDA sebenar anda.

 Conda Pasang Pytorch Torchvision Torchaudio Cudatoolkit = 12.1 -C Pytorch

• Pasang Menggunakan PIP: Gantikan cu121 dengan pengenal yang sepadan dengan nombor versi CUDA anda (contohnya, cpu mewakili versi CPU).

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

Langkah 4: Sahkan pemasangan

Jalankan kod python berikut untuk memeriksa sama ada Pytorch dipasang dengan jayanya dan mempunyai akses ke GPU:

 obor import
cetak (obor .__ versi__)
cetak (obor.cuda.is_available ())

torch.cuda.is_available() kembali True untuk menunjukkan bahawa pytorch dipasang dengan betul dan boleh menggunakan GPU.

Langkah 5: Penyelesaian masalah

• Versi tidak serasi: Jika konflik versi Numpy dan Pytorch berlaku, cuba turunkan numpy:

 Pip Pasang Numpy == 1.23.5 # Gantikan dengan versi numpy yang sesuai

• Persekitaran Conda tidak dijumpai: Jika IDE (seperti Pycharm) tidak dapat mengenali persekitaran conda, sila konfigurasikan secara manual laluan penterjemah Python untuk menunjuk kepada fail boleh laku Python dalam persekitaran maya pytorch anda.

Petua Penting:

• Pemandu: Pastikan pemandu kad grafik NVIDIA dipasang yang serasi dengan versi CUDA anda.
• Sokongan GPU: Jika sistem CentOS anda menyokong GPU, sangat disyorkan untuk memasang versi GPU PyTorch untuk meningkatkan kelajuan pengkomputeran dengan ketara.
• Sumber: Sebelum pemasangan, sila periksa sama ada sumber sistem (memori, dan lain -lain) memenuhi keperluan pitorch.

Apabila menghadapi masalah, sila rujuk dokumentasi Pytorch rasmi atau dapatkan sokongan komuniti. Selepas berjaya melengkapkan langkah -langkah di atas, anda boleh menggunakan Pytorch untuk melakukan pembangunan pembelajaran mendalam pada sistem CentOS.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menyelesaikan masalah keserasian pytorch di CentOS. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!