PytorchonGraph环境如何在Ubuntu系统中配置-创新互联

这篇文章给大家介绍Pytorch on Graph环境如何在Ubuntu系统中配置，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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GCN 的代码通常需要安装 Pytorch on Graph, 按照其官方指导, 发现无法兼容当前所使用的服务器上的 pytorch2.3 和 cuda10.0 环境, 需要升级 cuda 和 pytorch 的版本。

于是准备重新安装一个虚拟环境，使用上 cuda 10.2 和 pytorch2.6。

1. 安装 Cuda10.2 以及对应版本的 Cudnn

安装 cuda 10.2，

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

然后安装对应版本的 cudnn

但由于当前机器上已经安装了 cuda 10.0，因此想要找一些能够切换的方法，不删去当前的 cuda10.0, 发现可以使用软链接的方式进行切换

# 切换为 cuda 8.0 版本
rm -rf /usr/local/cuda #删除之前创建的软链接
sudo ln -s /usr/local/cuda-8.0/ /usr/local/cuda/
nvcc --version #查看当前 cuda 版本

 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
 Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
 Built on Mon_Jan_23_12:24:11_CST_2017
 Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.62

# cuda8.0 切换到 cuda9.0 
rm -rf /usr/local/cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-9.0/ /usr/local/cuda/
nvcc --version

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