[系统运维]mxnet以及dgl的配套安装（linux服务器、GPU版）

mxnet以及dgl的配套安装（linux服务器、GPU版）

1、在确定CUDA正常能够使用的情况下，先查看CUDA的版本，linux服务器上使用 nvcc --version 命令查看，我的是10.1版本的。

2、进入mxnet官网：
https://mxnet.apache.org/versions/1.9.0/get_started?platform=linux&language=python&processor=gpu&environ=pip&
根据自身版本的CUDA以及python版本安装GPU版的mxnet，我的python版本是3.6的，对照表格我可以选择安装1.7.0版本，使用命令
pip install mxnet-cu101==1.7.0 进行安装。
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/6da852e241774e3a876bea59ac2ce617.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAd2VpeGluXzQ0MjMyNjM5,size_19,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
3、安装GPU版本的dgl。进入官网 https://www.dgl.ai/pages/start.html ，根据自身的CUDA版本以及python进行选择安装（系统会自动匹配安装相应版本的dgl）

4、若要安装指定GPU版本的dgl，可以使用 在上述命令中指定版本，例如 ：conda install -c dglteam dgl-cuda10.2==0.4.3post2 ，如果使用该种方法不成功。可以选择以下方法：
我的CUDA版本是10.1 ，进入网址 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/dgl-cu101/
CUDA版本是10.2 ，进入网址 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/dgl-cu102/

此时我需要在linux 64系统上安装的是 0.4.3post1 版本，此时python版本为3.6。找到所需版本的dgl后下载。然后在文件所在的文件路径在使用命令 pip install dgl_cu101-0.4.3.post1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl 进行安装。