centos pytorch centos7下载地址
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CentOS使用Anaconda安装Pytorch
在 CentOS 7.6系统上使用 Anaconda安装 Pytorch，需要遵循一系列步骤以确保环境的兼容性和高效性。以下流程将引导你完成这一操作。
首先，确保你的系统已安装所需的组件，包括 Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh和 Python 3.9.12。
1.安装 NVIDIA Driver和 CUDA Toolkit：
在安装之前，使用命令 `lspci`检查系统是否具有支持 CUDA编程的 GPU。若未安装 `pciutils`，则需先通过命令 `yum install pciutils`进行安装，以正常使用 `lspci`命令。
利用 `lspci`输出信息，确认系统是否具有支持 CUDA的 GPU，从而安装相应的 CUDA Toolkit。确保系统具备 gcc、make、g++（用于 C++编程）和必要的依赖库。
执行安装命令时，使用 `yum install`命令并添加 `-y`参数以自动同意所有提示，简化安装流程。
检查系统默认安装目录，以便在需要时查找安装的软件包。
下载 CUDA Toolkit，并根据系统版本选择合适的安装方式。安装过程中，确保 NVIDIA Driver和 CUDA Toolkit成功安装，并调整环境变量 `PATH`和 `LD_LIBRARY_PATH`，以便系统正确识别安装路径。
注意：在 CUDA 10.1及更高版本中，`cuBLAS`动态库位于 `/usr/lib/x86_64-linux-gnu`路径，而 `cuRAND`和 `CUDA`动态库位于 `/usr/local/cuda-10.1/lib64`。在使用 Anaconda安装的 CUDA Toolkit时，确保熟悉这些路径以避免潜在的兼容性问题。
2.安装 Pytorch：
在安装 Pytorch前，根据系统要求设置安装路径并确认已正确配置。
选择合适的 Pytorch安装方式，通常可访问官方文档（pytorch.org/getstarted）获取详细指导。
使用 Anaconda的 `conda`命令安装 Pytorch，确保在安装过程中使用 `pip`的国内镜像源以提高下载速度。
执行 `pip install torch`命令时，务必使用 `--no-cache-dir`参数避免因内存问题导致进程被意外杀死的情况。如果在安装过程中遇到问题，可以尝试重新执行下载命令以解决。
完成所有步骤后，即可在你的 CentOS系统上成功安装并使用 Pytorch进行深度学习项目。
解决CentOS下nvidia-smi报错问题
在CentOS系统中，如果遇到nvidia-smi报错，可能是由于driver API和runtime API的CUDA版本不匹配。通常，CUDA Toolkit包含了GPU加速库、调试工具和优化器等，用于部署应用程序。当你电脑安装了PyTorch但未安装CUDA，实际上可以使用GPU，可能是因为系统中使用的GPU驱动并非来自CUDA Toolkit，而是单独安装的。
要解决这个问题，首先需要确认显卡驱动的内核版本，比如内核模块Kernel Module为450.80.02，对应系统内核为Red Hat 4.8.5-39。推荐从NVIDIA官网下载与内核和CUDA版本相匹配的驱动。如果已安装了错误版本的驱动，可以尝试卸载它，比如CUDA 515.65.01与450.80.02不兼容。
在操作时，可能会看到类似这样的输出：系统正在检查依赖关系，安装新的libstdc++-devel版本以支持gcc-c++的升级。这个过程可能需要下载和安装额外的软件包，比如gcc-c++-4.8.5-44.el7.x86_64，总大小约为8.7MB。
总之，确保CUDA和GPU驱动的版本兼容是解决CentOS下nvidia-smi报错的关键，否则可能会导致版本冲突或性能问题。如果有多个版本的CUDA或驱动，务必谨慎处理以避免潜在冲突。
手把手教你在升腾平台上搭建PyTorch训练环境
在升腾平台上运行PyTorch业务时，需搭建异构计算架构CANN软件开发环境，并安装PyTorch框架，以实现训练脚本的迁移、开发和调试。
本文由华为云社区《手把手教你在升腾平台上搭建PyTorch训练环境》作者升腾CANN分享。
PyTorch是流行的深度学习框架，适用于开发深度学习训练脚本，默认运行在CPU/GPU上。在升腾AI处理器上运行PyTorch业务时，需搭建异构计算架构CANN（Compute Architecture for Neural Networks）软件开发环境，并安装PyTorch框架，实现训练脚本的迁移、开发和调试。
以下将介绍如何在升腾平台上快速安装驱动固件、CANN软件及PyTorch框架。
环境检查：在升腾平台上安装驱动和固件前，需检查安装环境的NPU是否正常在位，并确认操作系统版本与内核版本是否满足配套要求。
以Atlas 800训练服务器（型号：9010）（升腾AI处理器型号Ascend 910）为例，检查NPU是否正常在位可执行lspci| grep d801命令，服务器上有N路NPU，回显N行含“d801”字段，则表示NPU正常在位。
安装驱动和固件：1.创建驱动运行用户HwHiAiUser。2.安装驱动和固件。在升腾社区的“固件与驱动”下载页面下载配套产品的固件驱动软件，并上传到服务器任意目录，然后参考如下命令进行固件驱动软件包的安装，需要注意，需要以root用户进行安装。
a.为软件包增加可执行权限。b.安装驱动。默认安装路径为“/usr/local/Ascend”，出现类似如下回显信息，说明安装成功。您还可以通过执行npu-smi info命令查看，出现类似如下信息，说明驱动加载成功。c.安装固件。出现类型如下回显信息，说明安装成功。3.驱动固件安装完成后，重启系统。
安装CANN软件依赖：CANN软件安装过程需要下载相关依赖，请确保安装环境能够连接网络，并已配置软件源，以下步骤以root用户操作为例。
1.安装第三方依赖。Ubuntu系统（Debian、UOS20、Linux等系统操作一致）。openEuler系统（EulerOS、CentOS、BCLinux等系统操作一致）。2.安装Python及其依赖。以安装Python 3.7.5为例。1）通过wget命令下载python3.7.5源码包。2）解压缩源码包。3）源码编译安装Python。以--prefix=/usr/local/python3.7.5路径为例进行说明。执行配置、编译和安装命令后，安装包在/usr/local/python3.7.5路径。4）设置python3.7.5环境变量。5）检查是否安装成功。返回相关版本信息，则说明安装成功。6）安装pip依赖。
安装CANN开发套件包：1.从升腾社区“CANN”产品页，根据操作系统架构下载CANN开发套件包。例如“Ascend-cann-toolkit_6.3.RC1_linux-x86_64.run”，并将其上传到安装环境任意目录。2.安装CANN开发套件包。安装完成后，若显示如下信息，则说明软件安装成功：xxx表示安装的实际软件包名。
安装PyTorch：CANN软件包安装完成后，就可以进行PyTorch的安装了。开发者可以选择PyTorch 1.8.1或PyTorch 1.11.0版本，PyTorch安装成功后再安装APEX混合精度模块。在安装Pytorch前，需要先安装以下依赖。
安装PyTorch 1.8.1：1）安装官方torch包。x86_64架构；aarch64架构。2）安装升腾提供的PyTorch适配插件torch_npu。x86_64架构；aarch64架构。此处以5.0.rc1版本为例，实际请选择CANN配套的PyTorch插件版本进行安装。3）安装对应框架版本的torchvision。4）验证是否安装成功。如果输出包含如下关键信息则说明PyTorch安装成功。
安装PyTorch 1.11.0：1）安装官方torch包。x86_64架构；aarch64架构。2）安装升腾提供的PyTorch适配插件torch_npu。x86_64架构；aarch64架构。3）安装对应框架版本的torchvision。4）验证PyTorch是否安装成功。如果输出包含如下关键信息则说明PyTorch安装成功。
安装APEX混合精度模块：APEX混合精度模块是一个集优化性能、精度收敛于一身的综合优化库，可以提供不同场景下的混合精度训练支持。1.获取升腾适配的APEX源码以及原生APEX代码。2.切换到原生APEX代码对应分支。3.在升腾适配APEX源码目录的scripts路径下生成升腾适配全量代码。4.编译生成升腾适配的APEX二进制安装包。5.安装APEX。86_64架构；aarch64架构。到此，PyTorch训练环境就搭建完毕了，开发者可以将PyTorch网络脚本迁移到升腾平台执行训练，使用升腾平台的强大算力。
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