pytorch GPU 版本的dgl安装

要安装PyTorch GPU版本的DGL，需要先安装CUDA和PyTorch。以下是安装步骤：
1. 确保你的电脑有GPU，并且安装了兼容的GPU驱动。
2. 根据GPU驱动版本选择兼容的CUDA版本，并安装CUDA。
3. 根据CUDA版本选择兼容的PyTorch版本，并安装PyTorch。
4. 安装DGL：在终端中输入命令"pip install dgl-cu111"（如果你安装的是其它版本的CUDA，需要将命令中的"cu111"替换成对应的版本号）。

注意：在安装PyTorch和DGL时，需要选择与你的操作系统和Python版本兼容的版本。可以在PyTorch和DGL的官方网站上查找对应的版本。

相关问题

列出dgl每个版本适用的cuda和pytorch

以下是DGL主要版本对应的CUDA和PyTorch版本：

| DGL版本 | CUDA版本 | PyTorch版本 |
| ------- | -------- | ----------- |
| 0.1.x | 无 | 0.3.x |
| 0.2.x | 无 | 0.4.x |
| 0.3.x | 无 | 1.0.x |
| 0.4.x | 9.0 | 1.2.x |
| 0.5.x | 9.2 | 1.3.x |
| 0.6.x | 10.1 | 1.4.x |
| 0.7.x | 10.1 | 1.5.x |
| 0.8.x | 10.1/10.2| 1.6.x |
| 0.9.x | 10.1/10.2/11.1| 1.7.x/1.8.x |

需要注意的是，这里列出的是主要版本对应的CUDA和PyTorch版本，具体每个次要版本的要求可能有所不同。另外，对于DGL 0.9.x版本，需要选择相应的CUDA版本，以保证DGL能够在你的GPU硬件上正常运行。

Linux如何安装dgl0.9.1版本

您可以按照以下步骤在Linux上安装DGL 0.9.1版本：

1. 确保已安装Python 3.6或更高版本以及pip包管理器。

2. 打开终端并输入以下命令以安装pytorch和numpy：

   pip install torch==1.9.0 numpy

3. 安装CUDA和CUDNN（如果您的系统支持GPU）。

4. 输入以下命令以安装DGL 0.9.1：

   pip install dgl-cu101==0.9.1

如果您的系统不支持GPU，请使用以下命令：

   pip install dgl==0.9.1

5. 安装完成后，您可以在Python中导入DGL并开始使用它：

   import dgl

希望这可以帮助您安装DGL 0.9.1版本。