PyTorch ist eines der beliebtesten Open-Source-Frameworks für maschinelles Lernen, das von Facebooks AI Research Lab entwickelt wurde. Es wird häufig für Deep-Learning-Anwendungen verwendet, einschließlich Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache. Wenn Sie AlmaLinux verwenden, eine stabile und zuverlässige RHEL-basierte Linux-Distribution, zeigt Ihnen diese Anleitung, wie Sie PyTorch schnell und effizient installieren können.

Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass:

  • Sie haben eine laufende Instanz von AlmaLinux 8 oder 9

  • Sie haben root- oder sudo-Rechte

  • Python 3.7 oder höher installiert ist

Schritt 1: Aktualisieren Sie Ihr System

Öffnen Sie Ihr Terminal und führen Sie den folgenden Befehl aus, um alle Systempakete zu aktualisieren:

sudo dnf update -y

Installieren Sie optional EPEL, um Zugriff auf zusätzliche Pakete zu erhalten:

sudo dnf install epel-release -y

Schritt 2: Python und pip installieren

Prüfen Sie, ob Python bereits installiert ist:

python3 --version

Wenn es nicht installiert ist, können Sie es mit installieren:

sudo dnf install python3 python3-pip -y

Schritt 3: Erstellen einer virtuellen Umgebung (optional)

Um Ihre Python-Umgebung sauber und isoliert zu halten, ist es eine gute Idee, eine virtuelle Umgebung zu erstellen:

python3 -m venv pytorch_env
quelle pytorch_env/bin/activate

Schritt 4: PyTorch mit pip installieren

Um PyTorch mit reiner CPU-Unterstützung zu installieren:

pip install torch torchvision torchaudio

Wenn Sie GPU-Beschleunigung wünschen und eine unterstützte NVIDIA-GPU zusammen mit den richtigen Treibern und CUDA installiert haben, verwenden Sie den entsprechenden Befehl. Zum Beispiel, um PyTorch mit CUDA 11.8 Unterstützung zu installieren:

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

Die neuesten Installationsoptionen finden Sie auf der offiziellen PyTorch-Website:
https://pytorch.org/get-started/locally

Schritt 5: Überprüfen Sie die Installation

Um zu überprüfen, ob PyTorch korrekt installiert wurde, führen Sie aus:

python

Geben Sie dann Folgendes in die Python-Shell ein:

import torch
print(torch.__version__)
print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())

Wenn alles funktioniert, sehen Sie die installierte Version von PyTorch und ob CUDA verfügbar ist.

Tipps zur Fehlerbehebung

  • Wenn Sie Probleme mit pip oder SSL-Zertifikaten haben, aktualisieren Sie pip:

pip install --upgrade pip

  • Wenn Sie CUDA verwenden, stellen Sie sicher, dass die NVIDIA-Treiber und das CUDA-Toolkit korrekt installiert und mit der Version von PyTorch, die Sie installieren, kompatibel sind.

Fazit

Sie haben PyTorch erfolgreich auf AlmaLinux installiert. Ob Sie nun Deep-Learning-Modelle entwickeln oder Experimente durchführen, PyTorch bietet ein flexibles und leistungsstarkes Framework für maschinelles Lernen auf Linux-Systemen. Für fortgeschrittene Setups können Sie die Integration mit Jupyter Notebook oder die Verwendung von Docker-Containern in Betracht ziehen.