Linux安装dgl2.0.0+cu118

要在Linux系统上安装DGL（Deep Graph Library）版本2.0.0加上cu118 CUDA支持，你需要执行以下步骤：

1. **检查CUDA和 cuDNN 版本**：
首先，确保你的系统已经安装了CUDA 11.8。你可以运行`nvidia-smi`命令来查看GPU信息，并通过`nvcc --version`确认CUDA版本。同时，安装匹配的cuDNN库。

2. **添加CUDA repositories**：
如果你的发行版不包含CUDA仓库，可能需要添加额外的repository，例如在Ubuntu上：

   sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

3. **更新包列表并安装CUDA**：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install cuda-cudart=11.8.*

4. **安装Python和pip**：
在Ubuntu或Debian上，推荐使用`anaconda`创建一个新的环境，因为它可以帮助管理依赖和隔离环境：

   conda create -n dgl_env python=3.7
   conda activate dgl_env

5. **安装PyTorch和cuDNN**：

   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.8 -c pytorch
   conda install cudnn -c anaconda

6. **下载并安装DGL**：

   pip install dgl==2.0.0 torch-scatter torch-sparse

注意替换为`2.0.0`的实际版本号，如果存在多个版本，可能需要指定版本号。

7. **测试安装**：
安装完成后，可以通过导入DGL并运行一些简单示例来验证安装是否成功：

   import dgl