autoDL上A100运行wiki出错:NVIDIA A100-PCIE-40GB(最后安装好torch+dgl了);学校服务器加2.X版本pytorch

1、A100运行wiki出错:NVIDIA A100-PCIE-40GB with CUDA capability sm_80 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.
If you want to use the NVIDIA A100-PCIE-40GB GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/

A100 报错:

autoDL上A100运行wiki出错:NVIDIA A100-PCIE-40GB(最后安装好torch+dgl了);学校服务器加2.X版本pytorch_第1张图片

 参考:

python - 如何将 Pytorch (+cuda) 与 A100 GPU 一起使用?- 堆栈溢出 (stackoverflow.com)

本来打算这样解决,但是不行:( torchvision==0.12.0+cu113是我自己添加的

pip install torch==1.11.0+cu113  torchvision==0.12.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

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 autoDL上A100运行wiki出错:NVIDIA A100-PCIE-40GB(最后安装好torch+dgl了);学校服务器加2.X版本pytorch_第3张图片

1.1 然后, 我的实际操作——A100安装pytorch2.X版本(失败):

autoDL上A100运行wiki出错:NVIDIA A100-PCIE-40GB(最后安装好torch+dgl了);学校服务器加2.X版本pytorch_第4张图片

PyTorch

conda activate pya100

nvcc --version

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c nvidia

  (这个也是不行)

1.2 继续换一个操作成功了:

写文章-CSDN创作中心  首先把conda这些配置好,然后:

 pip install torch==1.11.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

1.3  安装好pytorch1.11.0+cuda113之后,安装dgl:

dgl安装包放在这个位置

 然后在root下conda list,就有了。

autoDL上A100运行wiki出错:NVIDIA A100-PCIE-40GB(最后安装好torch+dgl了);学校服务器加2.X版本pytorch_第5张图片

 这里只尝试运行一半:2000个epoch(毕竟一小时4块钱呀,贵啊)autoDL上A100运行wiki出错:NVIDIA A100-PCIE-40GB(最后安装好torch+dgl了);学校服务器加2.X版本pytorch_第6张图片

autoDL上A100运行wiki出错:NVIDIA A100-PCIE-40GB(最后安装好torch+dgl了);学校服务器加2.X版本pytorch_第7张图片

总结:在学校服务器用torch1.12+cuda没问题,但是autoDL服务器就不行。

所以建议autoDL服务器就用作者给定的torch1.11+cuda113+dgl0.9

 (     autoDL上在3090上用torch2.X的话:

下载torch:

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

下载dgl: 

conda install -c dglteam/label/cu117 dgl   

学校服务器用pip安装;autoDL服务器用conda安装)

2、学校服务器加2.X版本pytorch

2.1 conda一个环境

2.2 安装pytorch2.X版本

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

2.3 安装dgl:

pip install  dgl -f https://data.dgl.ai/wheels/cu118/repo.html

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