CDVAE项目环境配置

CDVAE环境配置

  • 1. 系统环境
  • 2. 设置环境变量
  • 3. 配置环境变量
  • 4. 安装CDVAE虚拟环境
  • 5. 资料下载

1. 系统环境

系统环境:Ubuntu22.04+GeForce RTX 3090+cuda12.6(cuda版本11.1以上均适用)。

2. 设置环境变量

先按照CDVAE中描述的设置环境变量。

在这里插入图片描述
下图是我对应的环境变量(这里和下文中的user是需要替换为自己的用户名)

export PROJECT_ROOT="/home/user/cdvae-main/cdvae-main"
export HYDRA_JOBS="/home/user/cdvae-main/cdvae-main/hydra"
export WABDB_DIR="/home/user/cdvae-main/cdvae-main/wabdb"

3. 配置环境变量

将文件libcusparse.so.11导入到/home/user/anaconda3/lib/中(获取文件libcusparse.so.11见第5节),在.bashrc文件最后输入以下两行代码

export  LD_LIBRARY_PATH="/home/user/anaconda3/lib/"
export  HYDRA_FULL_ERROR=1

保存,终端输入source ~/.bashrc

4. 安装CDVAE虚拟环境

终端进入到env_sub.yml文件所在的目录(注意,这里的env_sub.yml文件我进行了修改,文件可以在我的工坊获得),然后运行以下命令

conda env create -f env_sub.yml

这一步可能要等比较久,耐心等待。可能会出现如下问题,

在这里插入图片描述

可以通过pip list 和conda list来查看安装失败的包,然后单独进行安装,安装过程中可能会覆盖之前安装的包或者更改包的版本,需要不断修改,这里是本人根据经验总结的安装顺序。

conda activate cdvae
pip install matminer==0.7.3
pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmlpip install torchmetrics==0.5.0
pip install ipywidgets jupyterlab matplotlib pylint

以下四个文件需要下载对应的whl文件,可以在我的工坊获得

pip install torch_cluster-1.5.9-cp39-cp39-linux_x86_64.whl
pip install torch_scatter-2.0.6-cp39-cp39-linux_x86_64.whl 
pip install torch_sparse-0.6.10-cp39-cp39-linux_x86_64.whl 
pip install torch_spline_conv-1.2.1-cp39-cp39-linux_x86_64.whl

继续调整其它包的版本:

pip install torch-geometric==2.3.0python3 -m pip install setuptools==59.5.0pip install tensorboard==2.3.0pip install protobuf==3.20pip install omegaconf==2.1.2pip install hydra-core==1.1.0pip install hydra-joblib-launcher==1.1.5pip install numpy==1.22.0pip install pandas==2.0.3pip install p_tqdm==1.3.3pip install scipy==1.9.0pip install statsmodels==0.14.1pip install wandb==0.10.33pip install -e .

如果出现下图错误:

在这里插入图片描述

/cdvae-main/cdvae/pl_modules/gnn.py的第7行(from torch_geometric.nn.acts import swish
改为

try:from torch_geometric.nn.acts import swish
except ImportError:from torch_geometric.nn.resolver import swish

在终端输入python cdvae/run.py data=perov expname=perov,出现下图:

在这里插入图片描述

到这里,选择1新建一个wandb.ai账号,然后输入key;选择2直接输入自己账号的key;接着就可以运行了,环境搭建完成!

5. 资料下载

完整文档和安装用到的文件libcusparse.so.11env_sub.ymltorch_clustertorch_scattertorch_sparsetorch_spline_conv可以在我的工坊(点击进入)获得。

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