CUDA、torch版本问题

安装cuda、cdnn的时候要看版本，安装cuda的时候，首先通过查看本机支持的最高版本的cuda：

nvidia-smi

本机支持的最高版本是11.1，那么我们安装的cuda不高于该版本就可以。我选择的是cuda10.2。成功安装以后查看cuda版本：

nvcc -V

之后安装对应的CUDA版本下载对应的pytorch、Torch版本：Previous PyTorch Versions | PyTorch

如果提示找不到对应版本就去官网直接找wheel文件：https://download.pytorch.org/whl/cu102

这里网址最后面的cu+102是说，CUDA版本是10.2，虚拟环境Python3.8。之后打开网站：

网址含义：

torch后面是版本信息，cp38指的是Python3.8，linux和Windows分别下载对应后缀的就可以。我下的是torch1.10.2+cu102。

torch_geometric下载

下载依赖：https://data.pyg.org/whl/torch-1.10.2+cu102.html

观察这个网址由torch版本&CUDA版本构成，依据需要更改连接就可以。

dgl库下载（这个不需要）

conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
pip install dgl==1.1.1+cu117 -f https://data.dgl.ai/wheels/cu117/repo.html

明明pip install 了但是还是module not found？

试试用以下命令：

python -m pip install pandas

建议bat批量安装三方库(order.bat)，之后在命令行运行该文件即可：

@echo on
python -m pip install tqdm
python -m pip install pyyaml
python -m pip install pandas
python -m pip install numba
python -m pip install scipy
python -m pip install tensorboard
python -m pip install scikit-learn
python -m pip install shapely
python -m pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.10.2+cu102.html
python -m pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.10.2+cu102.html
python -m pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.10.2+cu102.html
python -m pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.10.2+cu102.html
python -m pip install torch-geometric

下载whl文件说找不到？

看这篇：torch,torchvision,torch-sparse，torch-scatter版本问题_pip check torch-scatter version-CSDN博客

命令如下：

python -m pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.10.2+cu102.html
python -m pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.10.2+cu102.html
python -m pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.10.2+cu102.html
python -m pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.10.2+cu102.html
python -m pip install torch-geometric

RuntimeError: object has no attribute sparse_csr_tensor

torch以及torch_sparse版本不对应，见上面版本问题详述。

Python AttributeError: module ‘distutils‘ has no attribute ‘version‘

试试以下命令，参考这篇：

# If you use pip:
pip install setuptools==59.5.0

# For pip3:
pip3 install setuptools==59.5.0

# If you use conda:
conda install setuptools=59.5.0

ValueError: 'Spatio-Temporal-Hypergraph-Model' is not in list

这里说明一下，报这个错是因为up复现的平台是Windows，如果使用的是Linux框架则不用改。

        如果你在Linux系统中运行代码，你应该使用斜杠（/）作为路径分隔符。如果你在Windows系统中运行代码，你应该使用反斜杠（\）作为路径分隔符。但是在Python字符串中，反斜杠是一个特殊字符，用于引入转义序列，所以你需要使用两个反斜杠（\\）来表示一个反斜杠。

                                                                                                                                —— AI如是说

将工作目录命名为Spatio-Temporal-Hypergraph-Model，之后将Spatio-Temporal-Hypergraph-Model\utils\sys_util.py修改如下：

def get_root_dir():
    dirname = os.getcwd()
    dirname_split = dirname.split("\\")
    print(f"Directory list: {dirname_split}")
    # print(dirname_split)
    index = dirname_split.index("Spatio-Temporal-Hypergraph-Model")
    dirname = "\\".join(dirname_split[:index + 1])
    return dirname

RuntimeError: max(): Expected reduction dim to be specified for input.numel() 

是因为preprocess预处理的文件(test_sample.csv以及validate_sample.csv中的query_pseudo_session_trajectory_id列是空的)有问题。但是NYC的数据集预处理没问题，可以直接跑，另外两个都有问题。

修改Spatio-Temporal-Hypergraph-Model\preprocess\file_reader.py，大概在81行左右：

        # df.iloc[validation_index:test_index]['SplitTag'] = 'validation'
        # df.iloc[test_index:]['SplitTag'] = 'test'       
 
        df.iloc[validation_index:test_index, df.columns.get_loc('SplitTag')] = 'validation'
        df.iloc[test_index:, df.columns.get_loc('SplitTag')] = 'test'

在运行前需要把预处理文件夹删掉，比如 data/ca/preprocessed 文件夹。这是因为，预处理操作在run中进行，且只有第一次会运行。之后重新运行对应的run指令，比如：

python run.py -f best_conf/ca.yml

raise AttributeError("module {!r} has no attribute "
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'long'

将Spatio-Temporal-Hypergraph-Model\layer\sampler.py的第214行修改如下，自己搜一下位置就可以：

im = coo_matrix((
            np.ones(row[target_mask].shape[0]),
            (he_poi.numpy().astype(np.int64), row[target_mask].numpy())
        )).tocsr()
# np的long数据结构已弃用，需要用int64或int32代替

File "pandas\_libs\tslibs\timestamps.pyx", line 1493, in pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.strftime
ValueError: Invalid format string

1. 将Spatio-Temporal-Hypergraph-Model\preprocess\preprocess_main.py中，上面注释改成下面这句：

# df['UTCTimeOffsetEpoch'] = df['UTCTimeOffset'].apply(lambda x: x.strftime('%s'))
  df['UTCTimeOffsetEpoch'] = df['UTCTimeOffset'].apply(lambda x: int(x.timestamp()))

2. 将Spatio-Temporal-Hypergraph-Model\preprocess\file_reader.py中，上面注释改成下面这句：

# df['UTCTimeOffsetEpoch'] = df['UTCTimeOffset'].apply(lambda x: x.strftime('%s'))
  df['UTCTimeOffsetEpoch'] = df['UTCTimeOffset'].apply(lambda x: int(x.timestamp()))

VSCODE选择Python环境（我是真小白T T）

Ctrl+Shift+P-> Python:选择解释器，选到你的虚拟环境中的python.exe