通过 DGL Sparse 工具,只需 10 行代码即可轻松实现该模型。 DGL Sparse 的关键特性 相比scipy.sparse 或 torch.sparse 等稀疏矩阵库,DGL Sparse 的整体设计是为图机器学习服务,其中包括了以下关键特性: 自动稀疏格式选择:DGL Sparse 的设计让用户不必为了选择正确的数据结构存储稀疏矩阵(也称为稀疏格式)而烦恼。用户...
根据项目需求,选择适合的DGL版本进行下载。例如,如果需要DGL=0.5.3版本,则可以选择dgl-cuda10.2 0.5.3 py38_0进行下载。 解压下载的压缩包,然后将lib/python3.8/site-package/dgl和dgl-0.5.3-py3.8.egg-info两个文件夹传输到对应的地址:/home/zhang/anaconda3/envs/虚拟环境名称/lib/python3.8/site-packages。
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 AI检测代码解析 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 AI检测代码解析 https://py...
完全卸载 DGL: 再次确认完全卸载 DGL !pip uninstall dgl -y 安装特定版本的 DGL: 尝试安装 DGL 的特定版本,例如 DGL 0.9.1,这是一个较为稳定的版本,通常在 CPU 上可以正常工作。使用以下命令安装: python !pip install dgl==0.9.1 安装兼容的 PyTorch 版本: 确保 PyTorch 版本与 DGL 兼容。可以先安装一...
首先,现在DGL允许使用int32类型整数创建图。相比于使用int64,这一改进不仅把内存使用降低了一半,也让使用cuSPARSE库提供的很多支持int32数据的快速运算成为可能。其次,DGL之前版本只提供了指定点/边特征存放设备(CPU或GPU)的API。在0.5版本里,DGL新提供了指定图结构存放设备的API——DGLGraph.to。相应地,DGL也提供在...
DGL v0.3 版本今天正式发布啦!其中囊括了不少重大更新。 首先是消息融合优化正式上线。该优化使得DGL能更快(比v0.2快了至多19倍),并在更大的图上进行神经网络训练(在单GPU上能训练至多8倍大的图)。有兴趣的同学可以阅读我们之前对于这一优化的详细介绍。 对于在巨图上训练神经网络有了更好的支持。同时我们发布...
dgl gpu版本 gpuz directml DirectML是微软发布的一套基于DirectX12的机器学习底层推理API。本文对DirectML做了初步介绍,它的优点来源。和其他推理引擎WinML、ONNXRuntime、TensorRT也做了比较。 初识DirectML 1. DirectML是什么? DirectML是微软发布的一套基于DirectX12的机器学习底层推理API,具有与DirectX12接口相似的...
为了安装适用于CUDA的DGL版本,你可以按照以下步骤进行操作: 确认CUDA版本和兼容性: 在安装DGL的CUDA版本之前,你需要确认系统中已安装的CUDA版本,并检查DGL对该版本的兼容性。你可以通过运行以下命令来查看CUDA版本: bash nvcc --version 同时,建议访问DGL的官方GitHub仓库或官方文档来查看最新的兼容性信息和版本要求。
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...
发布DGL-LifeSci:面向化学和生物领域的 GNN 算法库; 发布新的图采样API。 详细信息如下 TensorFlow 后端 DGL在这个版本开始正式拥抱 TensorFlow 社区,用户可以很容易地将 DGL 后端切换到 TensorFlow。如果你是第一次使用,在安装完 DGL 并使用 import dgl 导入后,就可以按照交互命令自动设置默认的后端。你也可以通过...