在centos系统上配置pytorch以利用gpu功能，你需要执行以下步骤：
安装NVIDIA驱动程序：首先，确保你的CentOS操作系统已安装与你的GPU相匹配的NVIDIA驱动程序。可以从NVIDIA官方网站下载对应的驱动程序，并依照其提供的指导手册完成安装过程。
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安装CUDA工具包：PyTorch依赖于CUDA工具包来进行GPU运算支持。可以从NVIDIA的CUDA工具包页面下载适用于你系统的版本。安装完毕后，需配置环境变量，以便系统能够识别CUDA工具包的位置。通常情况下，这可以通过将CUDA路径添加到~/.bashrc文件中实现：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
然后执行
source ~/.bashrc以激活环境变量更改。 安装cuDNN：cuDNN是NVIDIA提供的深度学习库，用于加速深度学习框架中的GPU运算。你需要注册NVIDIA开发者账户并下载与你的CUDA版本兼容的cuDNN库。下载之后，解压缩并将文件移至CUDA安装目录内。
安装NCCL（可选）：若需要进行多GPU训练或分布式训练，或许还需要安装NVIDIA集体通信库（NCCL）。
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安装PyTorch：PyTorch有多种安装途径，如使用pip、conda或是直接从源码构建。依据个人需求挑选合适的方式。例如，使用pip安装支持CUDA的PyTorch版本：
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
上述命令将安装与CUDA 11.3兼容的PyTorch版本。请依据你的CUDA版本选择正确的网址。
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确认安装情况：安装结束后，可通过运行以下代码来检查PyTorch是否能识别GPU：
import torch print(torch.cuda.is_available())
若输出结果为True，则表明PyTorch已正确配置且可运用GPU了。
请留意，上述步骤可能会因PyTorch、CUDA及cuDNN版本的迭代而有所变动。建议定期查阅PyTorch官方网站上的安装指引以获取最新的详细说明。
