仰望巨人的学徒
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linux 下安装pythorch-gpu+dgl

linux 下安装pythorch-gpu+cuda+cudnn+dgl

  • 确定cuda和cudnn的安装
  • 确定pytorch的gpu版本

一查找

查看当前显卡驱动支持的cuda

nvidia-smi

linux 下安装pythorch-gpu+dgl_第1张图片

二安装

找到合适的cuda版本，在pytorch官网上找到pytorch对应的版本运行给出的安装命令。
linux 下安装pythorch-gpu+dgl_第2张图片

 conda search cudatoolkit --info

找到和显卡支持的cuda对应的版本，红框标出的是此版本支持的cuda，实验用的这台服务器最大支持的是11.6的cuda，因此我们选用支持高于11的的cudatoolkit

linux 下安装pythorch-gpu+dgl_第3张图片
安装命令是

conda install cudatoolkit=11.3.1

之后查找cudnn

conda search cudnn --info

这次是寻找和cudatoolkit相符合的版本
linux 下安装pythorch-gpu+dgl_第4张图片
安装命令是

conda install cudnn=8.2.1

安装dgl

conda install -c dglteam dgl-cuda11.3

设置dgl的环境变量
在这里插入图片描述
出现dgl无效，需要设置下环境变量
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/7a6f8e55c60e47fdaf9f46509a464cfa.png
在这里插入图片描述

 export GLBACKEND="pytorch"

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