在centos系统上启用pytorch gpu加速，需要安装cuda、cudnn以及pytorch的gpu版本。以下步骤将引导您完成这一过程：
CUDA和cuDNN安装
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确定CUDA版本兼容性: 使用
nvidia-smi命令查看您的NVIDIA显卡支持的CUDA版本。例如，您的MX450显卡可能支持CUDA 11.1或更高版本。 -
下载并安装CUDA Toolkit: 访问NVIDIA CUDA Toolkit官网，根据您显卡支持的最高CUDA版本下载并安装相应的版本。
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安装cuDNN库: 前往NVIDIA cuDNN官网，下载与您的CUDA版本兼容的cuDNN库，并遵循官方指南完成安装。
PyTorch GPU版本安装
- 使用pip安装PyTorch GPU版本: 根据您的CUDA版本，使用pip命令安装兼容的PyTorch GPU版本。例如，对于CUDA 11.1，您可以参考PyTorch官网提供的命令进行安装，确保选择与您的CUDA和cuDNN版本匹配的版本。
验证GPU支持
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检查CUDA可用性: 使用以下Python代码验证CUDA是否已正确安装并可用：
import torch print(torch.cuda.is_available()) # 输出True表示CUDA可用
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获取GPU信息: 运行以下代码获取GPU数量、当前使用的GPU设备编号以及GPU名称：
print(torch.cuda.device_count()) # 输出GPU数量 print(torch.cuda.current_device()) # 输出当前GPU设备编号 print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 输出第一个GPU设备名称
如果以上步骤顺利完成，您便可在CentOS系统上使用PyTorch的GPU加速功能。如有任何问题，请参考PyTorch官方文档或相关社区论坛寻求帮助。
