网站开发php是什么意思,渠道推广费用咨询,自己如何创建一个网站,最稳定的免费的资源共享网站重点#xff1a;1.一定要在创建虚拟环境的时候设置好python版本。2.一定要先确定使用1.X还是2.X的pyg库#xff0c;二者不兼容。3.一定要将cuda、torch、pyg之间的版本对应好。所以#xff0c;先确定pyg版本#xff0c;再确定torch和cuda的版本。
结论#xff1a;如果在u…重点1.一定要在创建虚拟环境的时候设置好python版本。2.一定要先确定使用1.X还是2.X的pyg库二者不兼容。3.一定要将cuda、torch、pyg之间的版本对应好。所以先确定pyg版本再确定torch和cuda的版本。
结论如果在ubuntu上安装python3.7torch1.7.0cuda11.0pyg1.7.2只用四行代码。
1创建虚拟环境conda create -n evn name python3.7
2安装torch、torchvision、torchaudio、cudatoolkit conda install pytorch1.7.0 torchvision0.8.0 torchaudio0.7.0 cudatoolkit11.0
3安装scatter、sparse、cluster、spline_conv pip install torch_scatter-2.0.5-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl torch_sparse-0.6.8-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl torch_cluster-1.5.8-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl torch_spline_conv-1.2.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
4安装pyg如果要安装2.X版本的可以不加版本号 pip install torch-geometric1.7.2
-----------------------------手动分割线下面内容分析了怎么老是安装出错下次再安装的时候来看看内容有点乱----------------------------------
安装torch-geometricpyg的坑
踩坑一无需自行安装CUDA安装torch-gpu时安装相应的cudatoolkit就可以了。所以nvcc -V找不到cuda版本时没关系。
踩坑二没有先确定pyg的版本。还有就是pip install torch-geometric的时候没有加上版本号。这两种情况都会报错 RuntimeError: The ‘data’ object was created by an older version of PyG. If this error occurred while loading an already existing dataset, remove the ‘processed/’ directory in the dataset’s root folder and try again. 原因是跑人家的代码中pyg版本与你安装的版本不匹配看一下别人的代码有没有说明pyg的版本。pip install torch-geometric安装的是2.X版本的。所以要先确定安装1.X还是2.X的torch-geometric。比如你跑别人的代码别人用的是1.X的pyg而你自己下载的是2.X版本的pyg就会报上面的错误。也可以不降低pyg版本对data进行修改
踩坑三RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device. 原因是显卡和CUDA算力不匹配。第一次配环境的时候随便装了一个版本cudatoolkit10.2我的显卡的算力是80cuda10.2最大算力是75所以报下面的错误。 点这里查看显卡算力点这里查看CUDA算力 报错的意思是当前GPU的算力与当前版本Pytorch依赖的CUDA算力不匹配A100算力为8.0而当前版本的pytorch依赖的CUDA算力仅支持3.75.06.07.0, 7.5
那么怎么确定安装哪个版本的cuda nvidia-smi先看一下自己显卡支持的最大cuda版本安装的cudatoolkit右上角的CUDA Version即可但是这里还有个坑目前还是不能确定到底用哪个版本的cuda我的cuda最高版本不能超过11.4但是如果觉得最高版本也太低的话可以去下载新的驱动。 再参考下面这张表比如我的显卡的算力是80所以我安装的11.0 cudatoolkit 11.4
确定python、pyg、pytorch、cuda版本对应的思路
安装pyg之前要确定好python、pyg、pytorch、cuda的版本。我已经确定了python3.7pyg1.X11.0cuda11.4。 然后这四个网址要来回看。 地址1pytorch历史版本对应 地址2pytorch的wheel文件下载地址 地址3pyg依赖包的wheel文件下载地址 地址4pyg官方文档
step1已经确定了pyg是1.X去地址4找一下torch和cuda对应的版本。 这有pyg的各种版本。地址4点进去之后左下角绿色的地方可以点开所有1.X版本的都看看
下面是1.7.2版本的pyg官方文档要求python3.9我的python3.7满足要求 CUDA version包括(cpu、cu92、cu101、cu102、cu110、cu111) 1.4.0 torch 1.9.0 所以11.0 cudatoolkit 11.1对于我的显卡cuda的版本只能选择110或者111现在就又缩小了cuda的范围。然后确定torch的版本。 step2点地址2查看torch的版本 cuda110的话torch只有1.7.0和1.7.1 cuda111的话torch从1.8.0到1.10.1都有没放图可以点地址2看一下 所以torch1.7.0/1.7.1-cu110 或者 1.8.0torch1.10.1 -cu111 step3安装pyg之前还要安装pyg的四个依赖包scatter、sparse、cluster、spline_conv但是对我来说安装wheel文件最好用比较推荐wheel安装pyg的依赖包。 点开地址3看一下有没有torch-cu1101.7.0/1.7.1 或者 1.8.0torch-cu1111.10.1的组合这里面都是pyg依赖包的wheel文件。点进去之后可以看到要安装pyg的依赖包要求torch最低是1.4有torch-1.7.0/1.7.1-cu110 也有torch-1.8.0torch1.10.1 -cu111所以可以安装torch1.70cuda11.0。
安装pyg只需四行代码
首先新建虚拟环境加上python版本 conda create -n evn name python3.7 安装torch-1.7.0cu110 方法一pytorch官网安装 进入地址1找到cuda11.0对应的torch、torchvision和torchaudio版本。 不要加-c pytorch否则有可能是cpu版本的torch而且安装得会快一点。 conda install pytorch1.7.0 torchvision0.8.0 torchaudio0.7.0 cudatoolkit11.0 方法二如果conda安装不了这几个包的话点地址2找到这几个包对应的版本下载其wheel文件。然后在终端进入下载的文件夹内pip install XXX.whl 我用的方法一发现torchaudio不是gpu版本的然后去地址2也找了一下确实没有torchaudio-cu110不过不影响我跑代码不知道后面会不会有问题。
测试torch-gpu是否安装成功true说明安装成功cuda可用cuda的版本是11.0torch的版本是1.7.0cu110。安装了cudatoolkit所以不用自己安装CUDA。
安装pyg的四个依赖包 点地址3进入torch-1.7.0cu110 进入之后在这个页面里下载cp37-linuxpython、OS根据自己情况选择的scatter、sparse、cluster、spline_conv这四个wheel文件。 终端进入下载好的wheel的文件夹里pip安装。 pip install torch_scatter-2.0.5-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl torch_sparse-0.6.8-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl torch_cluster-1.5.8-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl torch_spline_conv-1.2.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl安装pyg1.7.2一定要加上版本号否则默认安装2.X当然也可以安装2.X版本只不过要和torch、cuda、python版本要对应好。 pip install torch-geometric1.7.2会自动安装依赖scikit-learn pandas networkx
测试没报错就说明安装pyg成功了
