PyTorch 错误：使用稀疏张量调用线性求解器需要使用 CUDA cuDSS 编译 PyTorch，并且在 ROCm 构建中不受支持

Question

我正在尝试使用

torch.sparse.spsolve

来求解线性方程组，如下所示：

    A_sparse = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size=(eq_counter, self.num_regions))
    A_sparse_csr = A_sparse.to_sparse_csr()  
    A_sparse_csr = A_sparse_csr.cuda()

    # Create dense vector b
    b = torch.tensor(b_values, dtype=slopes.dtype, device=slopes.device)
    b = b.cuda()


    # Solve the linear system A c = b using torch.sparse.spsolve
    intercepts = torch.sparse.spsolve(A_sparse_csr, b)  # Shape: (num_regions,)

但是，我收到以下奇怪的错误 - > RuntimeError：使用稀疏张量调用线性求解器需要使用 CUDA cuDSS 编译 PyTorch，并且在 ROCm 构建中不受支持。

我有 Nvidia RTX 40 系列显卡，所以我不明白为什么 ROCm 构建（与 AMD GPU 相关）甚至相关/出现在错误中？我尝试使用以下代码片段诊断错误：

print(f"PyTorch Version: {torch.__version__}")
print(f"CUDA Version: {torch.version.cuda}")
print(f"Is CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}")

# Check the current CUDA device
if torch.cuda.is_available():
   print(f"Current CUDA Device: {torch.cuda.current_device()}")
   print(f"Device Name: {torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device())}")

输出符合预期：

PyTorch Version: 2.5.1+cu124
CUDA Version: 12.4
Is CUDA Available: True
Current CUDA Device: 0
Device Name: NVIDIA GeForce RTX 4090

所以我真的不知道问题是什么，非常感谢解决此问题的任何帮助！预先感谢

Answer 1

运行时错误：使用稀疏张量调用线性求解器需要 使用 CUDA cuDSS 编译 PyTorch，ROCm 构建不支持。

这意味着要使用

torch.sparse.spsolve

，你必须

1. 使用 cuDSS（这是一个 C++ lib）编译 Pytorch，而不是使用

   pip install torch

   中的 pytorch 二进制文件。
2. 使用 Nvidia GPU（AMD GPU 的 ROCm 版本不支持）。

你已经在使用RTX 4090时提出了第二点，所以你只需要安装cuDSS并从源代码编译pytorch，参考https://github.com/pytorch/pytorch?tab=readme-ov-文件#from-source。请注意，您应该在编译之前

export USE_CUDSS=1

。

使用编译好的pytorch和cuDSS，以下演示代码运行正常。 演示代码