一、准备环境
1、检查Python版本：
python --version要求：Python版本在3.x以上
2、安装CUDA和cuDNN，如果需要在GPU上进行训练（不是必须）
二、安装依赖项
1、安装PyTorch和TorchVision：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch或者:
pip install torch torchvision2、安装MXNet（一个深度学习框架，dgl的依赖项之一）：
pip install mxnet3、安装dgl：
pip install dgl-cu101注意：如果需要在CPU上进行训练，则需要安装dgl，而不是dgl-cu101
三、验证安装
1、在Python环境中导入dgl库：
import dgl2、创建一张图（即使是一个空图）并尝试使用dgl库中的各种函数。例如，这里创建一张空图并计算其边数：
import dgl
g = dgl.DGLGraph()
g.add_nodes(10)
g.add_edge(0, 1)
print(g.number_of_edges())3、如果输出了边数，则表示dgl安装成功！你可以在此基础上开始自己的图神经网络之旅。
四、可能遇到的问题及其解决方法
1、出现“ERROR: Could not build wheels for dgl-cu101 which use PEP 517 and cannot be installed directly”错误：
可能原因：当前系统缺少必要的编译环境
解决方法：
pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install numpy scipy pandas
pip install dgl-cu1012、dgl安装后无法在GPU上运行：
可能原因：CUDA和cuDNN版本不兼容
解决方法：确认CUDA和cuDNN的版本是否匹配，并安装正确的版本
五、总结
本文从零开始，为读者详细介绍了dgl的安装过程。在使用dgl的过程中，我们应该注意Python版本、CUDA和cuDNN版本、安装依赖项以及正确导入dgl库等方面。当我们遇到问题时，可以检查编译环境、确认CUDA和cuDNN版本、查看错误信息等方式来解决问题。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/157761.html
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