下面我们安装DGL。 0、配置:autoDL深度学习平台,配置如图 autoDL配置 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...
为了比对GPU上的加速效率,以下代码在GPU上运行 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...
Users can install DGL frompip and conda. You can also download GPU enabled DGL dockercontainers(backended by PyTorch) from NVIDIA NGC for both x86 and ARM based linux systems. Advanced users can follow theinstructionsto install from source. ...
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,...
pip install dglke 以下命令展示了如何在 EC2 p3.16xlarge 上使用 8 台 GPU 训练 Freebase 知识图谱(86M nodes,338M 边)。 dglke_train--model TransE_l2 --dataset Freebase --batch_size 1000 \--neg_sample_size 200 --hidden_dim 400 --gamma 10 --lr 0.1 --regularization_coef 1e-9 \-adv ...
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
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_sparse torch_cluster torch_spline_conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-2.2.1+cu118.html ...
Users can install DGL frompip and conda. You can also download GPU enabled DGL dockercontainers(backended by PyTorch) from NVIDIA NGC for both x86 and ARM based linux systems. Advanced users can follow theinstructionsto install from source. ...
对包含86M 实体 和 338M 边的知识图谱进行了测试,8个 GPU 的情况下,DGL-KE可以在100分钟内计算完成,在 4 台机器(48核/台)的集群中,可以在30分钟内计算完成,相比于业界公开的大规模知识图谱训练方法提升 2-5 倍的速度。 二、How to Install?
dgl和pyg的设计模式相差挺多的。dgl的核心在于其定义的dglgraph 这种特殊的数据结构,可以非常方便并且...