DGL에서 발생하는 "ImportError: /home/... .../lib/libtorch.so.1: undefined symbol: nvrtcGetProgramLogSize" 오류 해결 방법
DGL에서 발생하는 "ImportError: /home/... .../lib/libtorch.so.1: undefined symbol: nvrtcGetProgramLogSize" 오류 해결 방법
DGL을 사용하는 Python 코드에서 다음과 같은 오류가 발생합니다.
ImportError: /home/... .../lib/libtorch.so.1: undefined symbol: nvrtcGetProgramLogSize
원인:
이 오류는 PyTorch와 DGL 버전 간의 호환성 문제로 인해 발생합니다. DGL은 특정 버전의 PyTorch와 함께 빌드되며, 다른 버전의 PyTorch를 사용하면 오류가 발생할 수 있습니다.
해결 방법:
다음 방법 중 하나를 사용하여 오류를 해결할 수 있습니다.
PyTorch 버전 확인:
먼저 사용 중인 PyTorch 버전을 확인합니다. 다음 명령을 사용하여 확인할 수 있습니다.
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
DGL 버전 확인:
다음 명령을 사용하여 사용 중인 DGL 버전을 확인합니다.
pip show dgl
사용 중인 PyTorch 버전이 DGL 버전과 호환되지 않으면 PyTorch를 최신 버전으로 업데이트합니다. 다음 명령을 사용하여 업데이트할 수 있습니다.
pip install torch --upgrade
DGL 버전 업데이트:
pip install dgl --upgrade
특정 PyTorch 버전용 DGL 설치:
특정 버전의 PyTorch와 함께 사용하도록 빌드된 DGL 버전을 설치할 수 있습니다. 다음 명령을 사용하여 설치합니다.
pip install dgl[torch==<pytorch_version>]
예시:
PyTorch 1.10.0과 함께 사용하도록 빌드된 DGL 버전을 설치하려면 다음 명령을 사용합니다.
pip install dgl[torch==1.10.0]
CUDA 버전 확인:
사용 중인 CUDA 버전이 PyTorch 및 DGL 버전과 호환되는지 확인합니다. CUDA 버전을 확인하려면 다음 명령을 사용합니다.
nvcc --version
CUDA 버전 업데이트:
사용 중인 CUDA 버전이 PyTorch 및 DGL 버전과 호환되지 않으면 CUDA를 최신 버전으로 업데이트합니다.
추가 정보:
참고:
위의 해결 방법 중 어떤 방법도 효과가 없다면, DGL 커뮤니티 또는 PyTorch 커뮤니티에 도움을 요청하는 것이 좋습니다.
DGL 커뮤니티:
PyTorch 커뮤니티:
예제 코드
import dgl
g = dgl.DGLGraph()
g.add_nodes(5)
g.add_edges([0, 0, 0, 0], [1, 2, 3, 4])
g.ndata['h'] = th.randn(5, 3)
g.edata['h'] = th.randn(4, 4)
# 오류 발생
dgl.function.send(g, 'uv', 'src', 'copy_h')
이 코드를 실행하면 다음과 같은 오류가 발생합니다.
ImportError: /home/... .../lib/libtorch.so.1: undefined symbol: nvrtcGetProgramLogSize
위의 코드에서 발생하는 오류를 해결하려면 다음 방법 중 하나를 사용합니다.
특정 버전의 PyTorch와 함께 사용하도록 빌드된 DGL 버전을 설치합니다.
DGL에서 "ImportError: /home/... .../lib/libtorch.so.1: undefined symbol: nvrtcGetProgramLogSize" 오류를 해결하는 대체 방법
Anaconda 환경 사용:
Anaconda는 Python 패키지를 관리하는 데 사용할 수 있는 배포판입니다. Anaconda 환경을 사용하면 PyTorch, DGL 및 CUDA 버전을 쉽게 관리할 수 있습니다.
Docker 사용:
Docker는 애플리케이션을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함하는 컨테이너를 만들 수 있는 플랫폼입니다. Docker를 사용하면 특정 버전의 PyTorch, DGL 및 CUDA를 사용하도록 구성된 컨테이너를 만들 수 있습니다.
가상 환경 사용:
Python 가상 환경은 시스템 Python 설치에 영향을 주지 않고 Python 패키지를 설치하고 관리할 수 있는 샌드박스 환경입니다. 가상 환경을 사용하면 특정 버전의 PyTorch, DGL 및 CUDA를 사용하도록 구성된 가상 환경을 만들 수 있습니다.
pip install --user 사용:
pip install --user 명령을 사용하여 특정 버전의 PyTorch와 DGL을 사용자 공간에 설치할 수 있습니다. 이렇게 하면 시스템 Python 설치를 변경하지 않고 오류를 해결할 수 있습니다.
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