5070Ti cuda error
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 活発
調査の方向性
Start with scripts/run_inference.py and the import chain through rfdiffusion/inference/utils.py, rfdiffusion/diffusion.py, and rfdiffusion/util_module.py. Reproduce the failure while recording the installed torch, DGL, and torchdata versions, then determine which compatible dependency set resolves the missing GraphBolt library. Done means documenting a reproducible installation and successful inference run.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
The current workstation GPU is a 5070ti, and the currently installed CUDA version is 12.8
Now I want to install a torch package compatible with CUDA 12.8; the command I use to install is:
pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128
After installation, I then built and installed RFdiffusion. After installation, when running computational tasks, I encountered an error with the torchdata package. Currently I have torchdata version 0.11.0 installed; in this version the datapipes module was removed or moved into the core library, but the DGL library I am using still imports from from torchdata.datapipes.iter, so I changed the torchdata version to 0.7.1 using the command
pip install torchdata==0.7.1 --no-deps
This ensures that my torch version won't be affected. Unfortunately, after the change a mismatch in the C++ underlying dynamic library versions appeared:
/home/kk203/Downloads/Soft/Test-RF/RFdiffusion/rfdiffusion/util.py:253: UserWarning: Using torch.cross without specifying the
dim arg is deprecated.
Please either pass the dim explicitly or simply use torch.linalg.cross.
The default value of dim will change to agree with that of linalg.cross in a future release. (Triggered internally at /pytorch
/aten/src/ATen/native/Cross.cpp:63.)
Z = torch.cross(Xn, Yn)
Traceback (most recent call last):
File "/home/kk203/Downloads/Soft/Test-RF/RFdiffusion/scripts/run_inference.py", line 25, in
from rfdiffusion.inference import utils as iu
File "/home/kk203/Downloads/Soft/Test-RF/RFdiffusion/rfdiffusion/inference/utils.py", line 6, in
from rfdiffusion.diffusion import get_beta_schedule
File "/home/kk203/Downloads/Soft/Test-RF/RFdiffusion/rfdiffusion/diffusion.py", line 12, in
from rfdiffusion.util_module import ComputeAllAtomCoords
File "/home/kk203/Downloads/Soft/Test-RF/RFdiffusion/rfdiffusion/util_module.py", line 7, in
import dgl
File "/home/kk203/.conda/envs/RFdiffusion/lib/python3.10/site-packages/dgl/init.py", line 16, in
from . import (
File "/home/kk203/.conda/envs/RFdiffusion/lib/python3.10/site-packages/dgl/dataloading/init.py", line 13, in
from .dataloader import *
File "/home/kk203/.conda/envs/RFdiffusion/lib/python3.10/site-packages/dgl/dataloading/dataloader.py", line 27, in
from ..distributed import DistGraph
File "/home/kk203/.conda/envs/RFdiffusion/lib/python3.10/site-packages/dgl/distributed/init.py", line 5, in
from .dist_graph import DistGraph, DistGraphServer, edge_split, node_split
File "/home/kk203/.conda/envs/RFdiffusion/lib/python3.10/site-packages/dgl/distributed/dist_graph.py", line 11, in
from .. import backend as F, graphbolt as gb, heterograph_index
File "/home/kk203/.conda/envs/RFdiffusion/lib/python3.10/site-packages/dgl/graphbolt/init.py", line 55, in
load_graphbolt()
File "/home/kk203/.conda/envs/RFdiffusion/lib/python3.10/site-packages/dgl/graphbolt/init.py", line 45, in load_graphbolt
raise FileNotFoundError(
FileNotFoundError: Cannot find DGL C++ graphbolt library at /home/kk203/.conda/envs/RFdiffusion/lib/python3.10/site-packages/d
gl/graphbolt/libgraphbolt_pytorch_2.10.0.so
I would like to ask if there are any good ways to resolve version conflicts between these libraries, or if anyone can recommend versions of torch, DGL, and other libraries to install for the 5070 Ti GPU so that GPU acceleration can be used.
- 主要言語
- Python
- スター
- 3.1k
- フォーク
- 650
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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