基于conda安装Federatedscope环境遇坑解决记录

Posted 涵林同学

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了基于conda安装Federatedscope环境遇坑解决记录相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

解决的问题

  1. 安装pytorch自动推送cpu版本,无法安装gpu版本
  2. python setup.py install 命令运行过程中,出现不满足grpcio>=1.45.0的问题

背景

新建conda虚拟环境,按照federatedscope安装教程https://federatedscope.io/docs/quick-start/#installation中的命令,利用conda配置其所需的环境时,遇到了pytorch只能装cpu版本的问题:
即在使用conda install --file enviroment/requirements-torch1.10-application.txt -c pytorch -c conda-forge -c nvidia -c pyg 这条命令安装后,发现安装的pytorch是cpu版,无法利用cuda
本人曾经遇到过这个问题,当时采用的方法是弃用conda,而使用pip命令安装pytorch。但是这次使用这个方法后,发现federatedscope框架程序,无法正常运行(猜测有可能是pip安装的库和conda安装的库起了冲突?
于是花了很多时间尝试如何解决这个问题

本机环境

  • 系统:win10
  • 显卡:RTX3090
  • CUDA版本:11.3

解决流程

针对问题1

步骤1:修改requirements-torch1.10-application.txt文件(此步或许可以省略)

根据pytorch官网以及本机环境,本机正确安装pytorch的conda命令应该为:

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

于是,我对federatedscope项目中requirements-torch1.10-application.txt文件做了如下修改:

pytorch==1.10.1  》修改为》pytorch==1.11.0 
torchvision==0.11.2  》修改为》torchvision
torchaudio==0.10.1  》修改为》torchaudio
步骤2:

执行官方教程的命令:

conda install --file enviroment/requirements-torch1.10-application.txt -c pytorch -c conda-forge -c nvidia -c pyg
步骤3:

参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_42312688/article/details/122659449的方法

1.首先卸载cpuonly,以及 pytorch相关的三个模块

conda uninstall pytorch torchvision torchaudio
conda uninstall cpuonly

2.接着运行pytorch官网上的命令

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

3.重装pyg
执行pyg安装命令(https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/installation.html):

conda install pyg -c pyg

至此pyotch可以成功运行,也可以成功导入pyg的相关包

针对问题2

只要在运行python setup.py install之前,打开“连接外网”的工具,确保能打开https://pypi.org/simple/grpcio/即可解决

感想

我恨配环境,好焦虑啊

以上是关于基于conda安装Federatedscope环境遇坑解决记录的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

基于windows环境的Flask网站搭建(mysql + conda + redis)

基于docker搭建conda深度学习环境(支持GPU加速)

基于docker搭建conda深度学习环境(支持GPU加速)

linux服务器离线安装conda

linux服务器离线安装conda

Anaconda创建Pytorch虚拟环境(排坑详细)