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 ...
3. 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 t...
由9分34秒加速到4分18秒,下面看看GPU上测试集结果如何? 测试集上的准确率为92.42%,居然比CPU提高了,惊! 下图给出训练过程中loss变化图。 完结:-) 觉得有用记得双击点赞呀! 参考:5.4 整图分类 - DGL 0.6.1 documentation
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,...
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....
一块是Getting Started,这个页面可以辅助安装DGL。因为安装的过程中针对不同的系统,是否使用GPU,有没有显卡及显卡对应的版本都有不同的安装命令。因此利用 Getting Started页面,快速找到环境对应的安装命令,一条命令就可以将DGL安装好。 另一块是docs,这个页面包含了与DGL相关的和主要的所有核心帮助文档。
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...
DGL-KE是目前开源系统中唯一对多核 CPU,多卡 GPU,CPU-GPU 混合训练,以及分布式训练都支持的知识图谱嵌入表示框架。 高效的 METIS 图分割算法,可以让分布式训练中的网络开销减小 90%,从而高效地训练大规模知识图谱数据。 用户可以通过 pip 直接安装 DGL-KE: ...
因为dgl分gpu版和cpu版,估计默认安装的是cpu版本,所以无法调用cuda,解决方法 https://www.dgl.ai/pages/start.html,选择指定版本进行安装即可,如果在安装后,访问cuda时出现以下错误 /opt/dgl/src/runtime/c_runtime_api