在centos系統(tǒng)上安裝pytorch，需要仔細選擇合適的版本，并考慮以下幾個關鍵因素：

一、系統(tǒng)環(huán)境兼容性:

1. 操作系統(tǒng): 建議使用centos 7或更高版本。

2. CUDA與cuDNN: pytorch版本與CUDA版本密切相關。例如，PyTorch 1.9.0需要CUDA 11.1，而PyTorch 2.0.1則需要CUDA 11.3。cuDNN版本也必須與CUDA版本匹配。 選擇PyTorch版本前，務必確認已安裝兼容的CUDA和cuDNN版本。

3. Python版本: PyTorch官方支持Python 3.6到3.9版本，但不同PyTorch版本對Python版本的兼容性略有差異。建議使用Python 3.7或3.8以獲得最佳兼容性和性能。

4. GPU加速: 若需利用NVIDIA GPU加速計算，必須安裝支持CUDA的PyTorch版本，并確保GPU驅動程序和CUDA版本正確安裝且兼容。

二、安裝步驟:

1. 創(chuàng)建虛擬環(huán)境 (推薦): 使用conda創(chuàng)建獨立的虛擬環(huán)境，避免與系統(tǒng)其他Python環(huán)境沖突。

   conda create -n pytorch_env python=3.8  # 建議使用Python 3.8 conda activate pytorch_env

2. 安裝PyTorch:

   • CPU版本: 如果不需要GPU加速，安裝CPU版本的PyTorch：

     pip install torch torchvision torchaudio

   • GPU版本: 如果需要GPU加速，根據(jù)你的CUDA版本選擇對應的安裝命令。例如，CUDA 11.3版本：

     pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

     請將cu113替換為你實際安裝的CUDA版本號。

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

   import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) #  True 表示GPU可用

三、注意事項:

• 驅動程序: 安裝PyTorch前，請確保已安裝與CUDA版本兼容的NVIDIA顯卡驅動程序。
• 系統(tǒng)資源: 不同PyTorch版本對系統(tǒng)資源（內存等）的需求不同，安裝前請檢查系統(tǒng)資源是否充足。

完成以上步驟后，你就可以在CentOS系統(tǒng)上成功使用PyTorch進行深度學習開發(fā)了。 記住，選擇正確的CUDA版本是GPU版本PyTorch安裝成功的關鍵。