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Linux系统中PyTorch的核心依赖库及工具如下:
- Python:PyTorch的运行环境,推荐Python 3.6+版本。
- pip:Python包管理工具,用于安装PyTorch及其相关库。
- CUDA Toolkit(可选):用于GPU加速,需安装与PyTorch版本匹配的CUDA。
- cuDNN(可选):CUDA深度神经网络加速库,需与CUDA版本匹配。
- 系统库:
build-essential:编译工具链(如GCC)。cmake:构建工具。libopenblas-dev/liblapack-dev:线性代数库。libjpeg-dev/libpng-dev:图像处理库。
说明:
- 若使用CPU版本PyTorch,无需安装CUDA和cuDNN。
- 部分场景可能需要额外库(如OpenCV、pycocotools),根据项目需求安装。
- 推荐通过虚拟环境(如
venv或conda)隔离依赖。
参考来源:
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