torch-geometric install error(1) CUDA 재설치

torch-geometric error 2편(해결) 보러가기

날 그동안 오랫동안 괴롭혔던 torch-geometric....오늘 끝장을 보기로 마음먹고, 예전에 실패했던 CUDA, cuDNN, NVDIA drivers, pytorch 등 버전호환성에 잘 맞게 설치에 성공했는데....

문제가 생겼다. 

아...뭐가 문젠거지? 

torch-geometric doc를 확인하자, 놀라운 사실을 깨달았다! 

내가 설치한 CUDA v10.1 은... Windows에서 torch-geometric 을 지원하지 않는다....

그래서 결론은 CUDA를 지우고 재설치하게 되었다. ^^ 다행히도 전 게시글에서 참고했던 글에 CUDA를 재설치하는 법도 나와있다! 

https://hansonminlearning.tistory.com/7

Tips)[Windows10] cuDNN, CUDA 재설치/설치확인 방법

1. CUDA 재설치하기

(1) 프로그램 추가/제거 에서 NVIDIA는 싹 다 제거하기

(2) NVIDIA driver 다운로드
GEFORCE RTX 2060 (notebook) 이라서 다음과 같이 선택했다. 

설치 후에 확인해준다. 이 때 CUDA Version 이 11.2 라고 뜬다. 아 그럼 CUDA를 11.2버전 선택해서 다운로드해야겠구나..! 했는데, 참고했던 게시글을 보니, cuDNN 이 CUDA11.2와 호환되는게 없어서 결국 11.1.0 을 선택했다고 한다.. 그래서 나도 11.1.0을 설치했다! 

(3) CUDA, cdDNN 설치
CUDA : v11.1.0
https://developer.nvidia.com/cuda-11.1.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

CUDA version 11.2 라고 하지만...! cuDNN이랑 호환이 안되는걸!

cuDNN : v8.0.4 (Windows)
tensorflow와 호환되려면, cuDNN이 8.1.x면 안되는거 같아서 안전하게 8.0.x를 깔았다.

cuDNN 폴더를 CUDA v.11.1 폴더에 복붙한다.

설치는 무사히 완료됐다. 

conda install tensorflow-gpu==2.4.0

https://pytorch.org/

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch-lts -c conda-forge

pip install jupyter notebook
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name [venv 이름]
->가상환경을 jupyter notebook kernel에 연결해주는 역할
jupyter notebook

pytorch 는 gpu install 성공

tensorflow-gpu 는 왜...? 왜...?

 

결과 : Pytorch-gpu 는 성공. Tensorflow-gpu 는 왜 안될까...(오류 해결 보러가기)