117笔记问答在CentOS系统中安装PyTorch及其依赖库，可以按照以下步骤进行：
1. 更新系统
首先，确保你的CentOS系统是最新的：
sudo yum update -y
2. 安装必要的依赖库
PyTorch依赖于一些基本的库，包括Python、pip、numpy等。你可以使用以下命令来安装这些依赖：
sudo yum install -y python3 python3-pip numpy
3. 安装CUDA（如果需要GPU支持）
如果你有NVIDIA GPU并且希望使用GPU加速PyTorch，你需要安装CUDA和cuDNN。以下是安装CUDA的步骤：
安装CUDA Toolkit
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下载CUDA Toolkit： 访问NVIDIA CUDA Toolkit下载页面，选择适合你系统的版本并下载。
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安装CUDA Toolkit：
sudo rpm -i cuda-repo-rhel7-
.rpm sudo yum clean all sudo yum install -y cuda -
设置环境变量： 编辑
~/.bashrc文件，添加以下行：export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
然后运行：
source ~/.bashrc
安装cuDNN
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下载cuDNN： 访问NVIDIA cuDNN下载页面，选择适合你CUDA版本的cuDNN并下载。
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安装cuDNN： 解压下载的文件并将文件复制到CUDA目录：
tar -xzvf cudnn-
-linux-x64-v .tgz sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
4. 安装PyTorch
你可以使用pip来安装PyTorch。根据你的CUDA版本选择合适的命令：
CPU版本
pip3 install torch torchvision torchaudio
GPU版本（CUDA 11.3）
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
GPU版本（CUDA 10.2）
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu102
5. 验证安装
安装完成后，你可以通过以下命令验证PyTorch是否安装成功：
import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) # 如果安装了GPU版本，应该返回True
通过以上步骤，你应该能够在CentOS系统中成功安装PyTorch及其依赖库。如果有任何问题，请参考PyTorch官方文档或社区论坛寻求帮助。