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新手入门:DGL安装遇到的问题

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Splendid
修改2025-01-21 20:59:08
修改2025-01-21 20:59:08
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首先需要确定下自己的硬件,在terminal中输入指令

代码语言:javascript
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uname -a

返回结果

代码语言:javascript
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aarch64

接着判断当前环境的python版本,在terminal中输入指令

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python --version

返回结果

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Python 3.10.14

可以判断需要安装aarch64的版本,如果使用whl包安装dgl,以该链接(data.dgl.ai/wheels/cu118/repo.html)为例,需要安装指定Python3.10-aarch64版本的包

比较便捷的方式是直接通过pip来安装,指令如下

代码语言:javascript
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pip install dgl

注意安装完成后,terminal显示成功安装的dgl版本以及对应的配套安装的其他包的版本,信息如下

代码语言:javascript
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Successfully installed dgl-2.1.0 sympy-1.13.1 torch-2.5.1 torchdata-0.10.1

接下来先简单导入下dgl看是否安装成功,终端执行指令如下

代码语言:javascript
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python -c "import dgl"

发现报错信息如下

按住Ctrl健点击traceback信息,可以检查安装路径下的python文件,经检查发现,pip install自动安装的配套torchdata的版本为0.10.1,但是该版本做了改动,已经没有了datapipes属性,由此可以推断需要改动torchdata的版本。经尝试,当dgl版本为2.1时,对应的0.7.1版本的torchdata满足要求,终端执行指令如下

代码语言:javascript
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pip install torchdata==0.7.1

安装成功后,再次尝试导入dgl

代码语言:javascript
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python -c "import dgl"

新的报错信息如下

按照指示安装缺失的包

代码语言:javascript
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pip install pydantic

安装成功后,再次尝试导入dgl

代码语言:javascript
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python -c "import dgl"

根据如下报错信息,推断在NPU芯片上,torch2.5.1与dgl2.1版本无法正常导入,并且注意的是,因为是在NPU上运行,所以在安装torch时需要考虑到能否充分调动NPU算力,因此应当优先考虑torch_npu组件能覆盖的torch版本 pytorch: Ascend Extension for PyTorch (gitee.com)

接下来重新装torch,需要先确定CANN版本(在笔者机器上装的是CANN 8.0.RC2),并根据对照关系安装

版本对照关系

由此可知,应安装pytorch与torch_npu组件的版本与指令如下

代码语言:javascript
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pip3 install torch==2.1.0
pip3 install torch-npu==2.1.0.post6

安装成功后,再次尝试导入dgl,发现能成功导入

导入dgl包成功

接下来,基于导入的dgl包进行一个简单的模型训练验证,将在下文中记载。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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