自分用メモ

OS : Ubuntu 18.04 LTS
PyTorch : 1.5.0, 1.6.0
CUDA : 10.2
NVIDIA-driver : 440

もともとは，PyTorch Geometricをimportしたときに起きたエラー．公式の通りにインストールしたのにおかしいな...と思ったが，結論から言うと，NVIDIA-driverはちゃんとインストールされていたが，NVCCがインストールされていなかったため．

症例

import torch_geometric.transforms as T

OSError: libcusparse.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory

tensorflow-gpuで libcublas.so.10.0のImportError
https://qiita.com/Uejun/items/fbb579374eafab8633d6

こちらも似たような症例だが，単にパスを通すだけで済むらしい．しかし，私のパソコンには，どこを探しても，libcusparse.so.10なるライブラリはなかった．
公式のissueにこのようなものがあった．

libcusparse.so.10 error when importing
https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric/issues/1092

問題の状況は違うけど，/usr/local/cuda/lib64下に，libcusparse.so.10があること，また，$ nvcc -Vがちゃん通ることが必要なようである．私の場合，$ nvcc -Vがそもそも通っていなかった．このコマンドを叩いたときには，

$ nvcc -V

Command 'nvcc' not found, but can be installed with:

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

と表示されたが，$ sudo apt install nvidia-cuda-toolkitでは目的のライブラリは入らなかった．それ以前に，cuda10.2をインストールする必要があるらしい．

解決策

　cuda10.2を入れ直す．

$  sudo apt purge nvidia-cuda-*

の後（なくてもいけるが念の為），公式をもとに，cuda10.2をインストールする．これに関しては，各デバイスごとに違うと思うので割愛．この後，.bashrcに

export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

を書き込んだら，$ nvcc -Vが通り，PyTorch Geometricも使えるようになった．また，libucusparse.so.10.0などのモジュールがある場合は$ ln -s libucusparse.so.10.0 libucusparse.so.10などの対処で行ける場合もあるらしいが，自分の場合はエラーが起きた．

PyTorchのモジュールでlibcusparse.so.10がないと言われる

症例

解決策