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在CentOS上部署PyTorch主要有以下步骤：
- 更新系统：
sudo yum update -y。 - 安装依赖项：
sudo yum install -y python3 python3-pip python3-devel numpy。 - 安装CUDA（可选，GPU加速）：
- 下载安装包：访问NVIDIA CUDA Toolkit下载页面，选择适合CentOS的版本下载安装。
- 配置环境变量：编辑
~/.bashrc，添加export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH和export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH，然后source ~/.bashrc。
- 安装cuDNN（可选，GPU加速）：
- 下载与CUDA版本兼容的cuDNN包，从NVIDIA cuDNN下载页面获取。
- 解压并复制文件到CUDA目录：
tar -xzvf cudnn-，然后-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*。
- 安装PyTorch：
- CPU版本：
pip3 install torch torchvision torchaudio。 - GPU版本：
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu<对应CUDA版本>，如pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117（CUDA 11.7版本示例）。
- CPU版本：
- 验证安装：运行
import torch，print(torch.__version__)，print(torch.cuda.is_available())，若无报错且能正确输出版本号和GPU可用性，则安装成功。
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