CentOS Python机器学习框架怎么用

CentOS 上使用 Python 机器学习框架的实操指南

一 环境准备与 Python 安装

• 更新系统与基础工具（以 CentOS 7 为例）：
  • 安装编译工具与基础依赖：sudo yum update -y & & sudo yum groupinstall “Development Tools” -y
  • 安装 Python 3、pip 与开发头文件：sudo yum install -y python3 python3-pip python3-devel
  • 可选：启用 EPEL 源并安装 OpenBLAS 等数值库：sudo yum install -y epel-release openblas-devel
• 建议始终在虚拟环境中开发，避免依赖冲突（见下一节）。

二 选择与安装框架

• 方案 A 原生 venv 虚拟环境（系统自带，轻量）
  • 创建并激活：python3 -m venv ml-env & & source ml-env/bin/activate
  • CPU 版 PyTorch：pip install torch torchvision torchaudio
  • GPU 版 PyTorch（需已安装匹配版本的 CUDA/cuDNN）：例如 CUDA 11.3：pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
  • 其他常用库：pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
• 方案 B Anaconda/Miniconda（依赖管理更强，适合多版本与科学计算栈）
  • 安装 Miniconda（示例）：wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh & & bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
  • 创建环境并安装：conda create -n ml python=3.9 与 conda activate ml
  • GPU 版 PyTorch（conda 会自动携带对应 cudatoolkit）：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
• 安装后验证（两版通用）：
  • python - < < ‘PY’ import torch print(“torch:”, torch.version) print(“cuda:”, torch.cuda.is_available()) PY**

三 快速上手 PyTorch MNIST 示例

• 训练一个 2 层全连接网络，在 CPU 上即可运行（GPU 会自动利用 CUDA）：
  • 代码示例：
    • import torch, torch.nn as nn, torch.optim as optim
    • from torchvision import datasets, transforms
    • transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
    • train_ds = datasets.MNIST(root=‘./data’, train=True, download=True, transform=transform)
    • test_ds = datasets.MNIST(root=‘./data’, train=False, download=True, transform=transform)
    • train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, batch_size=64, shuffle=True)
    • test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_ds, batch_size=64, shuffle=False)
    • class Net(nn.Module):
      • def init(self): super().init(); self.fc1 = nn.Linear(28*28, 500); self.fc2 = nn.Linear(500, 10)
      • def forward(self, x): x = x.view(-1, 28*28); x = torch.relu(self.fc1(x)); return self.fc2(x)
    • model = Net(); criterion = nn.CrossEntropyLoss(); optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
    • for epoch in range(5):
      • for data, target in train_loader: optimizer.zero_grad(); output = model(data); loss = criterion(output, target); loss.backward(); optimizer.step()
      • print(f’Epoch { epoch+1} , Loss: { loss.item():.4f} ')
    • correct = total = 0
    • with torch.no_grad():
      • for data, target in test_loader: output = model(data); _, pred = torch.max(output, 1); total += target.size(0); correct += (pred == target).sum().item()
    • print(f’Accuracy: { 100 * correct / total:.2f} %')

四 GPU 使用与常见问题

• 驱动与库版本匹配
  • 确保 NVIDIA 驱动、CUDA、cuDNN 版本互相匹配；安装后用 nvidia-smi 查看驱动与 CUDA 运行时版本。
  • 常见报错如 ImportError: libcublas.so.10.x / libcudnn.so.7 多为版本不匹配或库路径未纳入 LD_LIBRARY_PATH，需对齐版本并配置环境变量（例如在 ~/.bashrc 中添加库路径并 source ~/.bashrc）。
• 框架安装与验证
  • GPU 版 PyTorch 安装命令需与系统的 CUDA 版本一致（或使用 conda 自动匹配 cudatoolkit）；安装后用 torch.cuda.is_available() 验证。
• 其他框架
  • TensorFlow/Keras 亦可在 CentOS 上使用 pip/conda 安装；GPU 版需匹配 CUDA/cuDNN，安装后用 tf.config.list_physical_devices(‘GPU’) 验证。

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