最近有朋友求助,接到課堂作業,需要用神經網絡來實現數據的識別功能。人工智能現在是很火的一個版塊,剛好可以學習一下。
首先還是得先在我的老爺機Centos上面搭建一個開發環境,目前考慮使用Python+pytorch深度學習框架。不過我們的主機沒有獨立顯卡,只能用CPU湊合用了。
一、安裝Python
借鑒https://www.cnblogs.com/yunlongaimeng/p/11119531.html 分享方法,在python官網上面可以看到最新的版本是3.9.7,就安裝這個。
①、使用yum-builddep為Python3構建環境,安裝缺失的軟件依賴,使用下面的命令會自動處理.
$ sudo yum-builddep python
②、下載源碼包v3.9.7,
curl -O https://www.python.org/ftp/python/3.9.7/Python-3.9.7.tgz
③、解壓編譯安裝
$ tar -zxvf Python-3.9.7.tgz $ cd Python-3.9.7/ $ ./configure $ make -j4 $ sudo make install
④、查看安裝是否成功
⑤、設置默認python版本
現在系統默認使用的是V2.7.5版本,修改下。使用alias設置下python別名為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
現在python默認是python3
至此,python安裝完成。
二、安裝PyTorch
打開官網https://pytorch.org/get-started/locally/,選擇參數配置,自動生成安裝指令。
根據我的主機配置,選擇了長期維護版本(LTS1.8.2)/Linux/Source/Python/CPU(主機沒有GPU),看到時要去下載源碼編譯安裝。還是用Pip方式安裝吧,不是自己編譯。
重新選擇Pip方式安裝后,得到安裝命令,運行安裝:
[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驗證是否正確安裝:
測試運行正常:
[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 環境搭建完成!
相關網站:
PyTorch中文教程:https://pytorch.apachecn.org/#/README