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。

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%"]
[ .reference_list ]

cuda12.2安装DGL版本

安装 DGL 时需要先安装 PyTorch 或 TensorFlow，然后再通过 pip 安装 DGL。在安装 PyTorch 或 TensorFlow 时需要根据 CUDA 版本选择对应的版本。因此，安装 DGL 时需要先确定 CUDA 版本，然后选择对应的 PyTorch 或 TensorFlow 版本进行安装。

以 CUDA 12.2 为例，可以通过以下命令安装 PyTorch 和 DGL：

pip install torch==1.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
pip install dgl-cu111

其中，`torch==1.9.0+cu111` 表示安装 PyTorch 1.9.0 版本，使用的 CUDA 版本为 11.1。`dgl-cu111` 表示安装 DGL 的 CUDA 11.1 版本。