是的，PyTorch可以在CentOS系统上用于深度学习。以下是在CentOS上部署PyTorch并进行深度学习的基本步骤：

1. 系统更新：

sudo yum update -y

2. 安装Python和依赖：

sudo yum install -y python3 python3-pip

3. 创建虚拟环境（可选但推荐）：

python3 -m venv pytorch_env
source pytorch_env/bin/activate

4. 安装PyTorch：

• CPU版本：

pip install torch torchvision torchaudio

• GPU版本（需CUDA支持）：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

注意：根据你的CUDA版本，需要从PyTorch官网获取对应的PyTorch安装命令。

5. 验证安装：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

如果一切正常，你应该能看到PyTorch的版本号以及CUDA是否可用（取决于系统配置）。

6. 安装其他必要的库：

根据你的项目需求，可能需要安装其他深度学习相关的库，例如TensorFlow、Keras、OpenCV等。

pip install tensorflow keras opencv-python

7. 编写和运行深度学习代码：

现在你可以开始编写和运行你的深度学习代码了。以下是一个简单的示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义一个简单的神经网络
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 创建模型实例
model = SimpleNet()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 示例输入数据
input_data = torch.randn(64, 1, 28, 28)
target = torch.randint(0, 10, (64,))

# 前向传播
outputs = model(input_data)
loss = criterion(outputs, target)

# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

print(f'Loss: {loss.item()}')

8. 使用GPU加速（可选）：

如果你有NVIDIA GPU并且已经安装了CUDA，可以通过以下方式启用GPU加速：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
input_data = input_data.to(device)
target = target.to(device)

通过以上步骤，你就可以在CentOS上利用PyTorch进行深度学习了。根据具体需求，你可能还需要安装其他库或进行更多的配置。