Linux环境下安装DGL及其CUDA

前段时间看到一篇AAAI2024的论文Patch-wise Graph Contrastive Learning for Image Translation,它采用GNN的思想来进行image-to-image translation的任务,非常的新颖,但我进行复现的时候,发现直接下载它里面需要的DGL库是无法运行的,总是说缺少对应的CUDA。
因此我们需要重新创建一个环境,安装DGL库和其对应的CUDA(Linux版本)

  1. 利用conda 创建虚拟环境
conda create -n dgl python=3.7

在这里插入图片描述
2. 进入dgl环境,并且查看现有的库

conda activate dgl
conda list

在这里插入图片描述

pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge

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