1、A100运行wiki出错：NVIDIA A100-PCIE-40GB with CUDA capability sm_80 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.
If you want to use the NVIDIA A100-PCIE-40GB GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/

A100 报错：

 参考：

python - 如何将 Pytorch （+cuda） 与 A100 GPU 一起使用？- 堆栈溢出 (stackoverflow.com)

本来打算这样解决，但是不行：（ torchvision==0.12.0+cu113是我自己添加的）

pip install torch==1.11.0+cu113  torchvision==0.12.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

 

1.1 然后， 我的实际操作——A100安装pytorch2.X版本(失败)：

PyTorch

conda activate pya100

nvcc --version

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c nvidia

  (这个也是不行)

1.2 继续换一个操作成功了：

写文章-CSDN创作中心  首先把conda这些配置好，然后：

 pip install torch==1.11.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

1.3  安装好pytorch1.11.0+cuda113之后，安装dgl：

把dgl安装包放在这个位置：

 然后在root下conda list，就有了。

 这里只尝试运行一半：2000个epoch（毕竟一小时4块钱呀，贵啊）

总结：在学校服务器用torch1.12+cuda没问题，但是autoDL服务器就不行。

所以建议autoDL服务器就用作者给定的torch1.11+cuda113+dgl0.9

 (     autoDL上在3090上用torch2.X的话：

下载torch：

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

下载dgl： 

conda install -c dglteam/label/cu117 dgl   

学校服务器用pip安装；autoDL服务器用conda安装)

2、学校服务器加2.X版本pytorch

2.1 conda一个环境

2.2 安装pytorch2.X版本

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

2.3 安装dgl：

pip install  dgl -f https://data.dgl.ai/wheels/cu118/repo.html