MVGRL 代码复现 以及 DGL 安装问题

最新推荐文章于 2025-04-05 23:06:38 发布
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分类专栏： GNN-SSL learning 文章标签： python 深度学习 开发语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40926715/article/details/127349504
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本文介绍了在复现MVGRL模型时遇到的DGL库安装问题，详细讨论了如何解决DGL CUDA版本不匹配的问题，以及在Cora、Citeseer和Pubmed数据集上的运行情况。通过离线安装DGL解决了pip安装慢的问题，并针对GPU内存不足进行了调整。实验结果显示MVGRL在节点分类任务中表现出有效性，但GPU资源消耗较大。

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原作者的code DGL数据集导入就有问题，其采用了 dgl 0.4.1，这里采用了zhrMVGRL的DGL版本，修复了cora数据集的问题，cora v2。

在这里插入图片描述
这里直接 pip install 出现问题，能下载下来，但是不能用，百度之后 应该是 pip install dgl默认安装cpu版本，需要到官网下载对应cuda版本的包，DGL官网
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这里采用pip 安装，之后速度特别慢
在这里插入图片描述
尝试 conda 安装 更慢，，，
在这里插入图片描述

通过网址 直接自己下载whl ，再进行pip离线安装。 whl放到服务器 ，pip通过路径进行安装（前提：在这个虚拟环境里面）

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租服务器配好conda环境，把环境迁移到没联网的学校服务器，要注意一定要检查两个服务器的CUDA版本是不是不同的，这可能会带来一些问题，因为CUDA是不在conda环境里面的。最后解决安装dgl版本问题还是采用下载whl文件pip离线安装的。所以我们最好一开始就在autodl租一个跟学校服务器配置相同的服务器喽（也有同学选择先用虚拟机配环境应该也是个不错的选择），学校服务器(teacher09) torch版本1.10.0+cu102，CUDA10.1。
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