117笔记问答在CentOS上编译安装PyTorch需要遵循以下步骤：
- 安装依赖项： 首先，确保已经安装了所有必要的依赖项。在终端中运行以下命令来安装它们：
sudo yum update sudo yum groupinstall "Development Tools" sudo yum install cmake3 git wget unzip yasm pkgconfig sudo yum install blas-devel lapack-devel sudo yum install python3 python3-devel python3-pip
- 安装CUDA（可选）： 如果你有NVIDIA GPU并希望使用GPU版本的PyTorch，请按照以下步骤安装CUDA：
a. 下载CUDA Toolkit： 访问NVIDIA官方网站（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）并下载适用于CentOS的CUDA Toolkit。选择与你的GPU和操作系统兼容的版本。
b. 安装CUDA Toolkit： 按照下载的安装程序中的说明进行操作。安装完成后，将CUDA路径添加到环境变量中：
echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
c. 安装cuDNN（可选）： 如果你还需要cuDNN库，请访问NVIDIA官方网站（https://developer.nvidia.com/cudnn）并下载适用于你的CUDA版本的cuDNN。解压缩文件并将文件复制到CUDA目录：
tar -xzvf cudnn-x.x-linux-x64-vx.x.x.x.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*
- 克隆PyTorch仓库： 在终端中运行以下命令来克隆PyTorch仓库：
git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch cd pytorch
- 安装Python依赖项： 在PyTorch目录中运行以下命令来安装Python依赖项：
pip3 install -r requirements.txt
- 设置环境变量： 为了确保编译器能够找到BLAS和LAPACK库，请设置以下环境变量：
export BLAS=/usr/lib64/libblas.so export LAPACK=/usr/lib64/liblapack.so
- 编译PyTorch： 现在可以开始编译PyTorch了。运行以下命令来配置编译选项：
python3 setup.py build
编译过程可能需要一段时间。完成后，你可以使用以下命令安装PyTorch：
python3 setup.py install
- 验证安装： 安装完成后，可以通过运行以下命令来验证PyTorch是否已成功安装：
python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"
如果看到PyTorch的版本号，那么恭喜你，你已经成功地在CentOS上编译安装了PyTorch！