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GPU版本的dgl报错:ImportError: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.22' not found (required by /opt/conda/lib/python3.6/site-packages/scipy/fft/_pocketfft/pypocketfft.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so) 解决办法: 新建一个xconda环境,再安装Latest Nightly Build ...
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 pip install pyg_lib torch_scatter torch_...
dlibyou俩个版本,一个是使用到GPU和cuda的版本 一个是没有使用的版本 要想在python环境下安装dlib库,官方给了两种安装方式: 1、pip install dlib --verbose; 2、下载源码,然后执行 python setup.py install; 这两种安装方式存在的问题是,需要编译,需要你的机器上安装了cmake和C++编译器,编译过程耗时也耗内存,...
dglke_train:单台机器上训练、支持 CPU 和 GPU。 dglke_dist_train:支持集群上分布式训练。 dglke_partition:将大规模知识图谱分为 N 个部分,每一部分采用分布式训练。 dglke_eval:评估链接预测的效果。 dglke_predict:知识推理,预测缺失的实体或者关系。
而GraphVite(v0.1.0)在4个GPU上运算需要14分钟。 DGL-KE的首个版本发布了TransE、CompEx和Distmut模型,支持CPU训练、GPU训练、CPU和GPU混合训练,以及单机多进程训练。 1.2 安装DGL库 1.2.1 查看本地CUDA版本 CMD中输入 nvcc --version 1.2.2 查看版本 CUDA对应的DGL版本查询(64位) https://conda.anaconda....
DGL 0.7.0现已发布,包括了各类系统优化、新模型与功能 发布地址: https://github.com/dmlc/dgl/releases/tag/v0.7.0 新的安装方法 image-20210724155739810 GPU采样算法 在OGB上,GPU采样的GraphSAGE可以加速10倍~ image-20210724155756562 分布式训练教程 image...
安装dgl 并运行的时候,出现了如上错误,很是郁闷;使用 gdb python; run train.py 进行调试,发现是torch的问题;我猜测估计是torch 安装的版本过于新;于是重新安装 1.0.0 版本; 解决上述问题; dgl-cu900.4.1torch1.0.0 ~/Desktop/dgl/examples/pytorch/gcn$ python train.py --dataset cora --gpu1 ...
多GPU 和分布式训练能力,支持在百亿规模的图上进行训练。 DGL 1.0 技术栈图 地址:https://github.com/dmlc/dgl 此版本的亮点之一是引入了 DGL-Sparse,这是一个全新的编程接口,使用了稀疏矩阵作为核心的编程抽象。DGL-Sparse 不仅可以简化现有的 GNN 模型(例如图卷积网络)的开发,而且还适用于最新的模型,包括基于...
多GPU 和分布式训练能力,支持在百亿规模的图上进行训练。 DGL 1.0 技术栈图 地址:https://github.com/dmlc/dgl 此版本的亮点之一是引入了 DGL-Sparse,这是一个全新的编程接口,使用了稀疏矩阵作为核心的编程抽象。DGL-Sparse 不仅可以简化现有的 GNN 模型(例如图卷积网络)的开发,而且还适用于最新的模型,包括基于...