RockyLinux PyTorch部署（手把手教你从零搭建深度学习环境）

一、准备工作：更新系统并安装基础依赖

首先，请确保你使用的是 RockyLinux 8 或 9（推荐 RockyLinux 9）。打开终端，以 root 用户或具有 sudo 权限的用户登录，执行以下命令更新系统：

# 更新系统软件包sudo dnf update -y# 安装基础开发工具sudo dnf groupinstall "Development Tools" -y# 安装 Python 3 和 pip（RockyLinux 默认已包含，但建议确认）sudo dnf install python3 python3-pip -y# 验证 Python 版本python3 --version

二、创建 Python 虚拟环境（推荐）

为了避免与其他项目冲突，建议使用虚拟环境。执行以下命令创建并激活虚拟环境：

# 创建虚拟环境python3 -m venv pytorch_env# 激活虚拟环境source pytorch_env/bin/activate# 升级 pippip install --upgrade pip

三、安装 PyTorch（CPU 或 GPU 版本）

根据你的硬件情况选择安装方式：

1. 仅 CPU 版本（适用于无 NVIDIA 显卡的服务器或笔记本）

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

2. GPU 版本（需先安装 NVIDIA 驱动和 CUDA）

如果你有 NVIDIA GPU 并希望启用 PyTorch GPU加速，请先安装对应版本的 NVIDIA 驱动和 CUDA Toolkit。RockyLinux 9 推荐使用 CUDA 12.x。

# 添加 NVIDIA 官方仓库（以 RockyLinux 9 为例）sudo dnf config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel9/x86_64/cuda-rhel9.repo# 安装 CUDA Toolkitsudo dnf install cuda-toolkit-12-1 -y# 将 CUDA 加入 PATH（可加入 ~/.bashrc 永久生效）export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH# 重启终端或执行 source ~/.bashrc# 安装 PyTorch GPU 版本pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

四、验证 PyTorch 是否安装成功

在 Python 环境中运行以下代码，检查 PyTorch 是否正常工作：

python3 -c "import torchprint('PyTorch 版本:', torch.__version__)print('CUDA 可用:', torch.cuda.is_available())if torch.cuda.is_available():    print('GPU 数量:', torch.cuda.device_count())    print('当前 GPU:', torch.cuda.get_device_name(0))"

如果输出显示 PyTorch 版本号，并且在有 GPU 的机器上显示 CUDA 可用: True，说明你的 RockyLinux深度学习环境搭建 成功了！

五、常见问题与解决方案

• 问题1：pip 安装缓慢？ → 建议使用国内镜像源，如清华源：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch
• 问题2：CUDA 驱动版本不匹配？ → 请确保 NVIDIA 驱动版本 ≥ CUDA Toolkit 要求的最低版本。
• 问题3：虚拟环境未激活？ → 每次新开终端都要执行 source pytorch_env/bin/activate。

六、结语

通过以上步骤，你应该已经成功完成了 RockyLinux PyTorch部署。无论你是进行学术研究还是工业部署，这个环境都能为你提供强大的支持。后续你可以安装 Jupyter Notebook、TensorBoard 等工具进一步提升开发体验。

提示：本文适用于初学者，所有命令均经过 RockyLinux 9.2 + Python 3.11 + PyTorch 2.1 测试。如遇问题，欢迎查阅官方文档或社区论坛。