dgl cuda12.0

DGL (Deep Graph Library) 是一个用于图神经网络的开源库，它支持 CUDA 12.0。你可以使用以下命令安装 DGL 并在 CUDA 12.0 上进行使用：

pip install dgl-cu120

这将安装与 CUDA 12.0 兼容的 DGL 版本。安装完成后，你可以在你的代码中导入 DGL 并开始使用它来构建和训练图神经网络模型。

相关问题

DGL没有cuda安装

DGL（Deep Graph Library）是一个用于图深度学习的开源库。如果你想在没有CUDA支持的环境下安装DGL，你可以使用DGL的CPU版本。CPU版本的DGL不需要CUDA，因此可以在没有CUDA的环境中安装和使用。你可以从DGL的官方网站上获取CPU版本的安装包。请注意，CPU版本的DGL可能会在一些图深度学习任务中运行速度较慢，因为它没有GPU加速的优势。希望这个回答对你有所帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [dgl-cuda11.3离线安装](https://blog.csdn.net/m0_62003092/article/details/127998895)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [安装dgl-cuda](https://blog.csdn.net/u013808288/article/details/130383993)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [PyPI 官网下载 | dgl_cu101-0.6a201105-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl](https://download.csdn.net/download/qq_38161040/76787451)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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如何安装dgl旧的cuda版本

DGL的旧版本支持不同的CUDA版本。你可以在安装DGL时通过`CUDA`参数指定CUDA版本。例如，如果你想要安装DGL 0.4.3版本，支持CUDA 9.0版本，可以使用以下命令：

pip install dgl-cu90==0.4.3

其中，`cu90`表示CUDA 9.0版本，`0.4.3`表示DGL的版本号。如果你想要安装其他版本的DGL，可以将`cu90`替换为对应的CUDA版本号。

注意，安装旧版本的DGL需要先安装对应版本的CUDA和cuDNN，并且需要与你的GPU硬件兼容。同时，不同版本的DGL可能需要不同版本的PyTorch或TensorFlow等依赖库，需要根据实际情况进行安装。