安装与CUDA版本兼容的DGL GPU版本: 可以使用pip或conda来安装DGL的CUDA版本。推荐使用conda-forge渠道,因为它通常更稳定可靠。 对于CUDA 11.0,可以使用以下命令安装DGL: bash conda install -c conda-forge dgl-cuda110 注意替换cuda110为你的CUDA版本对应的后缀,例如cuda102、cuda113等。 验证DGL CUDA安装是否成功...
1、pytorch 1.8.1 + CUDA11.1 对应的DGL版本是0.6.1(linux、windows也适用) 2、CUDA+pytorch+DGL安装 3、安装dgl-cuda 4、torch 安装备忘录 dgl文件下载 https://anaconda.org/dglteam/repo 1. 可以将下面网址中的cu111改成你想要的版本,比如cu113、cu117等 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple...
我们这里安装 2.1 版本的 torch,使用 CUDA=11.8。 pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 版本不对会报以下错误 dgl运行报错FileNotFoundError: Cannot find DGL C++ graphbolt library 也要注意 torchdata 版本,版本不匹配...
1、环境:默认支持的Cuda是11.8,更高版本的CUDA要查GPU驱动是否支持(用nvidia-smi查询机器支持的cuda最高版本),并且最好选择Miniconda环境,包比较少,没有自带的pytorch,便于我们后续选择相应版本! 我选的环境 2、安装pytorch 安装前先看一眼DGL对于cuda与pytorch的要求,这里一定要选和DGL配置相匹配的pytorch,否则会各...
安装DGL,其中根据你的cuda版本修改其中的数字(cu118): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install dgl==2.1.0+cu118 -f https://data.dgl.ai/wheels/cu118/repo.html pip install dglgo -f https://data.dgl.ai/wheels-test/repo.html 如果是PyG: 代码语言:javascript 代码运...
一、DGL库的安装 回到顶部 一、DGL库的安装 1、从dgl的发布网站获取安装命令:DGL conda install -c dglteam dgl#For CPU Buildconda install -c dglteam dgl-cuda9.0#For CUDA 9.0 Buildconda install -c dglteam dgl-cuda10.0#For CUDA 10.0 Buildconda install -c dglteam dgl-cuda10.1#For CUDA 10.1 ...
安装DGL,其中根据你的cuda版本修改其中的数字(cu118): pip install dgl==2.1.0+cu118 -f https://data.dgl.ai/wheels/cu118/repo.html pip install dglgo -f https://data.dgl.ai/wheels-test/repo.html 1. 2. 3. 如果是PyG: pip install torch_geometric ...
使用conda activate your_env_name命令激活你想要安装DGL的conda环境。安装DGL：根据你的CUDA版本，在Anaconda Prompt中输入对应的DGL安装命令。例如，如果你的CUDA版本是11.8，则输入pip install dglcuda11.8。如果你的系统没有CUDA或者你不打算使用GPU加速，可以简单地输入pip install dgl来安装CPU版本的...
至于DGL库的安装,特别是cuda版本的安装,可能会遇到版本不匹配的问题。一种解决方法是在dgl的官网(https://www.dgl.ai/pages/start.html)找到对应版本进行安装。但有时会出现安装成功但import dgl报错的情况。此时,可以尝试在清华的源(https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/)中搜索对应dgl版本进行下载和安装...
然后安装DGL,去官网找对应的版本,查看cuda版本过程如下: 1.anaconda prompt 输入 activate 环境名 python 2.进入了python环境后输入 import torch print(torch.version.cuda) 3.退出python环境,输入 exit() 4.在官网 找对应cuda下的命令输入,我的cuda是11.8,命令如下 conda install -c dglteam/label/cu118 dgl编...