pytorch_geometric安装教程
配置环境在自己的外部环境中下载cuda如果没有显卡驱动,先安装显卡驱动安装如下:1、在NVIDIA下载对应的显卡驱动。如下载到⽂件: NVIDIA-Linux-x86_64-410.73.run2、禁⽤nouveau驱动2.1 按Ctrl+Alt+F1进⼊命令提⽰符,输⽤⼾名、密码进⼊;然后输⼊以下命令进⼊⿊名单 sudo vi/etc/modpro...
配置环境
在自己的外部环境中下载cuda
如果没有显卡驱动,先安装显卡驱动
安装如下:
1、在NVIDIA下载对应的显卡驱动。如下载到⽂件: NVIDIA-Linux-x86_64-410.73.run
2、禁⽤nouveau驱动
2.1 按 Ctrl+Alt+F1 进⼊命令提⽰符,输⽤⼾名、密码进⼊;然后输⼊以下命令进⼊⿊名单 sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
2.2 在打开的⽂件⾥输⼊ blacklist nouveau options nouveau modset=0 保存退出。
2.3 执⾏以下命令 sudo update-initramfs -u 然后执⾏ lspci | grep nouveau 若没有输出,则禁⽤成功。 2.4 重启服务器
3、安装显卡驱动
3.1 按 Ctrl+Alt+F1 进⼊命令提⽰符,输⽤⼾名、密码进⼊;然后关闭图形界⾯,输⼊ sudo service lightdm stop
3.2 安装驱动。先更改下载的显卡驱动的权限, cd 到显卡驱动所在的⽬录;输⼊ sudo chmod 755 NVIDIA-Linux-x86_64-410.73.run 。然后执⾏安装命令 sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.73.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files ,按提⽰完成安装。
3.3 安装完成后,开启图形界⾯ sudo service lightdm start ,在终端输⼊ nvidia-smi 检查是否安装成功
安装CUDA 9.0
1、在官⽹,或者百度⽹盘,提取码:g9jb下载CUDA-9.0,CuDNN v7.1或者CUDA-8.0, CuDNN V6。
2、 cd 到CUDA⽂件所在的⽬录,执⾏ sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run 安装cuda,除了第⼆项“是否安装显卡驱动”选择 no之外,其他全部选择accept或者yes(⽆sudo安装指定安装⽬录为⾃⼰的⽂件夹即可)。最后会有个warning,正常。
3、配置CUDA的环境变量。输⼊ vi ~/.bashrc 进⼊,在最后添加下⾯两 ⾏ export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:
P
A
T
H
,
e
x
p
o
r
t
L
D
L
I
B
R
A
R
Y
P
A
T
H
=
/
u
s
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o
c
a
l
/
c
u
d
a
−
9.0
/
l
i
b
64
:
PATH , export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:
PATH,exportLDLIBRARYPATH=/usr/local/cuda−9.0/lib64:LD_LIBRARY_PATH 。保存退出,执⾏ source ~/.bashrc 是环境变量⽣效。
路径查看
如果通过这种方法无法找到路径,则直接使用cd /usr/local/cuda/bin的方法查找路径
一般安装好了cuda就会有这个路径。
安装torch-geometric
此方法是官网的安装方法。
前面4个库的安装没有报错
在安装pip install torch-geometric库时报错:说没有权限,
之后使用pip install --user torch-geometric和sudo pip install --user torch-geometric命令都报错
最后使用和上面四条相同的命令 :pip install --verbose --no-cache-dir torch-geometric
安装成功。
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