在CentOS 7系统上安装和配置PyTorch（torch）是许多开发者和研究人员的常见需求，PyTorch作为一个流行的深度学习框架，其灵活性和易用性使其在学术界和工业界都得到了广泛应用，本文将详细介绍在CentOS 7环境下安装PyTorch的步骤、注意事项以及常见问题的解决方法,帮助读者顺利完成环境配置。
系统环境准备
在开始安装PyTorch之前，确保CentOS 7系统满足基本要求，检查系统版本，通过命令cat /etc/redhat-release确认是否为CentOS 7，更新系统软件包，运行sudo yum update -y以保持系统最新，建议安装Python 3，CentOS 7默认可能未安装或版本较低，可通过sudo yum install python3 python3-pip -y命令安装，配置Python 3为默认版本，使用alternatives --config python命令进行切换。
安装PyTorch
安装PyTorch有多种方式，最常用的是通过pip包管理器，建议升级pip到最新版本，执行pip3 install --upgrade pip，访问PyTorch官网获取适合当前系统的安装命令，对于支持CUDA的GPU环境，需安装对应版本的PyTorch，例如pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118，若仅使用CPU，则可选择CPU版本的安装命令，安装过程中，若遇到网络问题，可尝试使用国内镜像源,如阿里云或清华大学的镜像。
验证安装
安装完成后，需验证PyTorch是否正确配置，打开Python交互式环境，输入python3，然后执行import torch; print(torch.__version__)，若显示版本号则说明安装成功，若需验证GPU支持，可运行print(torch.cuda.is_available())，若返回True则表示PyTorch已正确识别GPU，验证过程中若出现错误，通常与依赖库缺失或版本不兼容有关,需根据错误提示排查问题。
常见问题与解决方案
在安装和使用PyTorch时，可能会遇到一些常见问题，pip安装速度慢，可通过配置镜像源解决；或出现ModuleNotFoundError，需检查Python路径或重新安装相关包，若使用GPU，需确保已安装NVIDIA驱动和CUDA工具包，版本需与PyTorch要求匹配，对于CentOS 7系统，某些依赖库可能需要手动编译安装,建议参考官方文档或社区解决方案。
相关问答FAQs
Q1: 安装PyTorch时出现“pip: command not found”错误，如何解决？
A1: 该错误表明系统未安装pip或pip未添加到PATH环境变量，可通过sudo yum install python3-pip -y安装pip，或使用export PATH=$PATH:/usr/local/bin临时添加路径，若问题仍未解决,检查Python安装路径并重新配置环境变量。
Q2: 在CentOS 7上运行PyTorch时提示“libcudart.so.10.0 cannot open shared object file”，如何处理？
A2: 此错误通常是由于缺少CUDA运行时库或版本不匹配导致，需下载与PyTorch版本对应的CUDA工具包并安装，确保CUDA路径已添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量，可通过export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH命令临时配置，或永久修改/etc/profile文件。
