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• Anaconda安装
• • • • 1、进入[Anaconda官网](https://www.anaconda.com/)下载，下载完成后安装指令默认直到完成安装。
      • 2、进入Anaconda Prompt，使用conda指令来为不同的版本创建单独的环境：
• Pytorch安装
• • • • 1、打开NVIDIA控制面板，帮助-->系统信息-->组件，查看自己电脑显卡CUDA的版本号。
      • 2、进入[pytorch官网](https://pytorch.org/)，复制对应版本的安装口令（在pytorch环境中）进行安装。
      • 3、检查安装是否成功
• DGL安装
• • • • 1、进入[DGL官网](https://www.dgl.ai/)，选择对应版本的安装命令，再在后面加上镜像地址，要耐心等会儿。
      • 2、输入```pip list```，可以看到dgl已经存在。
      • 3、在pycharm中配置解释器。

Anaconda安装

1、进入Anaconda官网下载，下载完成后安装指令默认直到完成安装。

2、进入Anaconda Prompt，使用conda指令来为不同的版本创建单独的环境：

conda create -n PyTorch python=3.7

安装过程会出现y/n提示，输入y即可。安装的速度与网速有关，如若期间有未安装成功的部分再重新输入语句继续安装即可。

conda activate pytorch 

激活环境，activate+自己定义的环境名（如pytorch），出现下图则激活成功。

Pytorch安装

1、打开NVIDIA控制面板，帮助–>系统信息–>组件，查看自己电脑显卡CUDA的版本号。

2、进入pytorch官网，复制对应版本的安装口令（在pytorch环境中）进行安装。

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

一直卡在这步不动，于是改成pip安装试了下，还是不动。最后把cuda改成了cpu（因为目前也就是在我笔记本上跑跑，没差），下载镜像比较快。

pip3 install torch torchvision torchaudio -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple是清华大学镜像源。

3、检查安装是否成功

输入pip list，可以看到torch已经存在。

先进入Python环境，然后输入以下命令进行查询。

import torchtorch.cuda.is_available()print(torch.__version__)

因为下载的cpu版本的，所以torch.cuda.is_available()会返回False，安装了cuda的则是True。

DGL安装

1、进入DGL官网，选择对应版本的安装命令，再在后面加上镜像地址，要耐心等会儿。

pip install --pre dgl -f https://data.dgl.ai/wheels/repo.html -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这里我重新建了一个叫dgl的虚拟环境，重新安装了pytorch，再在里面安装dgl，所以环境名变了不是前面的pytorch了。

2、输入pip list，可以看到dgl已经存在。

3、在PyCharm中配置解释器。

打开Pycharm->文件->设置->项目->Project Interpreter：

python版本我选择了3.7的和前面的对应，配置好之后可以看到dgl和pytorch都下好了的。

运行下列代码，成功即配置成功。

import torchprint(torch.__version__)

来源地址：https://blog.csdn.net/weixin_46153222/article/details/129302096