Centos部署pytorch开发环境
2021/11/2 7:09:43
本文主要是介绍Centos部署pytorch开发环境,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
最近有朋友求助,接到课堂作业,需要用神经网络来实现数据的识别功能。人工智能现在是很火的一个版块,刚好可以学习一下。
首先还是得先在我的老爷机Centos上面搭建一个开发环境,目前考虑使用Python+pytorch深度学习框架。不过我们的主机没有独立显卡,只能用CPU凑合用了。
一、安装Python
借鉴https://www.cnblogs.com/yunlongaimeng/p/11119531.html 分享方法,在python官网上面可以看到最新的版本是3.9.7,就安装这个。
①、使用yum-builddep为Python3构建环境,安装缺失的软件依赖,使用下面的命令会自动处理.
$ sudo yum-builddep python
②、下载源码包v3.9.7,
curl -O https://www.python.org/ftp/python/3.9.7/Python-3.9.7.tgz
③、解压编译安装
$ tar -zxvf Python-3.9.7.tgz $ cd Python-3.9.7/ $ ./configure $ make -j4 $ sudo make install
④、查看安装是否成功
⑤、设置默认python版本
现在系统默认使用的是V2.7.5版本,修改下。使用alias设置下python别名为python3
新建/etc/profile.d/python.sh,插入alias python='/usr/local/bin/python3.9'
sudo vi /etc/profile.d/python.sh alias python='/usr/local/bin/python3.9' source /etc/profile.d/python.sh
现在python默认是python3
至此,python安装完成。
二、安装PyTorch
打开官网https://pytorch.org/get-started/locally/,选择参数配置,自动生成安装指令。
根据我的主机配置,选择了长期维护版本(LTS1.8.2)/Linux/Source/Python/CPU(主机没有GPU),看到时要去下载源码编译安装。还是用Pip方式安装吧,不是自己编译。
重新选择Pip方式安装后,得到安装命令,运行安装:
[hank@localhost python]$ pip3 install torch==1.8.2+cpu torchvision==0.9.2+cpu torchaudio==0.8.2 -f https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torch_lts.html Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable Looking in links: https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torch_lts.html Collecting torch==1.8.2+cpu Downloading https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/cpu/torch-1.8.2%2Bcpu-cp39-cp39-linux_x86_64.whl (169.1 MB) |████████████████████████████████| 169.1 MB 41 kB/s Collecting torchvision==0.9.2+cpu Downloading https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/cpu/torchvision-0.9.2%2Bcpu-cp39-cp39-linux_x86_64.whl (13.3 MB) |████████████████████████████████| 13.3 MB 12.2 MB/s Collecting torchaudio==0.8.2 Downloading https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torchaudio-0.8.2-cp39-cp39-linux_x86_64.whl (1.9 MB) |████████████████████████████████| 1.9 MB 11.1 MB/s Collecting typing-extensions Downloading typing_extensions-3.10.0.2-py3-none-any.whl (26 kB) Collecting numpy Downloading numpy-1.21.3-cp39-cp39-manylinux_2_12_x86_64.manylinux2010_x86_64.whl (15.7 MB) |████████████████████████████████| 15.7 MB 55 kB/s Collecting pillow>=4.1.1 Downloading Pillow-8.4.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (3.1 MB) |████████████████████████████████| 3.1 MB 165 kB/s Installing collected packages: typing-extensions, numpy, torch, pillow, torchvision, torchaudio Successfully installed numpy-1.21.3 pillow-8.4.0 torch-1.8.2+cpu torchaudio-0.8.2 torchvision-0.9.2+cpu typing-extensions-3.10.0.2
使用下面官方的方法验证是否正确安装:
测试运行正常:
[hank@localhost python]$ python Python 3.9.7 (default, Nov 2 2021, 00:15:51) [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-44)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import torch >>> x = torch.rand(5, 3) >>> print(x) tensor([[0.7678, 0.0857, 0.9234], [0.7031, 0.8429, 0.2953], [0.2872, 0.3589, 0.8006], [0.8768, 0.9845, 0.0465], [0.5476, 0.6955, 0.8887]])
以上,python3.9 + PyTorch1.8.2 环境搭建完成!
相关网站:
PyTorch中文教程:https://pytorch.apachecn.org/#/README
这篇关于Centos部署pytorch开发环境的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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