再服务器上配置其他版本的DGL

再服务器上配置其他版本的DGL_第1张图片

1、先创建pytorch环境:conda create -n ljj_torch190 python=3.8

conda activate ljj_torch190

再服务器上配置其他版本的DGL_第2张图片

2、下载pytorch(带上了cuda111)

Start Locally | PyTorch

再服务器上配置其他版本的DGL_第3张图片

再服务器上配置其他版本的DGL_第4张图片 

这里面没有安装CUDA Toolkit, 所以需要再安装匹配cuda的toolkits,报错如下:

再服务器上配置其他版本的DGL_第5张图片

 安装:conda install cudatoolkit=10.2

【最新】CUDA Toolkit版本及可用PyTorch对应关系(参考官网)-CSDN博客

 

 3、安装DGL

Linux 64 :: Anaconda.org

conda install -c dglteam dgl-cuda11.1==0.6.1

再服务器上配置其他版本的DGL_第6张图片 

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