kaggle在output上；pytorch安装包下载后怎么装；（最全的安装包下载带cuda版本）DGL113下载；报错：UserWarning: NVIDIA GeForce RTX；fcntl报错_kaggle 不需要安装torch吗

1、kaggle在output上运行（可以从kaggle上查看https://www.kaggle.com/houzitest/cake1111）

因为input只能读，所以再output上运行

再执行：

import torch

print(torch.__version__)  # 查看torch当前版本号

print(torch.version.cuda)  # 编译当前版本的torch使用的cuda版本号

print(torch.cuda.is_available())  # 查看当前cuda是否可用于当前版本的Torch，如果输出True，则表示可用

 

 2、移动文件夹

import shutil
shutil.copytree(r'../input/cake-paperCode/CAKE-master', r'./working')
# !cp -r ../input/cakecakecake-paper ./   #我就用的这个方法移动的

 接下来就可以进入文件夹 运行代码了

pytorch安装包下载后怎么装：

偶然看到了这个，我还没有用，弄的我蠢蠢欲动，等到组会结束，我再安装吧~哈哈哈哈

 (106条消息) 明明安装了gpu版的pytorch可是测试的时候居然用的试cpu版的？_9677的博客-CSDN博客

DGL下载报错ERROR: dgl_cu101-0.4.3.post2-cp38-cp38-win_amd64.whl is not a

是的没错，我又来下载一遍dgl了，真的害怕极了 。。。。

没办法，还得来！

这一次，换一个傻瓜式教学，尽可能的快速成功安装！

超算云服务深度学习环境配置Pytorch1.6+CUDA10.2+DGL0.4.3_平平无奇科研小天才的博客-CSDN博客_pytorch1.6对应cuda版本

Linux 64 :: Anaconda.org

从上面链接中查看自己适合哪个版本然后下载（我是cp38 torch1.6+cu10.2） 

 然后报错：Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable
ERROR: dgl_cu101-0.4.3.post2-cp38-cp38-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.

别只看红字，上面的字才是解决的key！

大佬说    python -m pip install dgl_cu101-0.4.3.post2-cp38-cp38-win_amd64.whl   就可以了，我试了一下对！！！

 来源：超算云服务深度学习环境配置Pytorch1.6+CUDA10.2+DGL0.4.3_平平无奇科研小天才的博客-CSDN博客_pytorch1.6对应cuda版本

综上：

我的配置： torch.__version__'：  1.6.0+cu101

下载安装DGL的话，先安装好安装包，然后在目录下cmd，进入目录中，接着输入代码：

python -m pip install dgl_cu101-0.4.3.post2-cp38-cp38-win_amd64.whl 

接下来：演示一遍pytorch110+cuda113的DGL下载：

torch下载：（看这篇，把压缩包下载好，pip install 就可以）(245条消息) conda虚拟环境安装pytorch(gpu版本)纪实_pip install torch gpu_JXNU_SONG的博客-CSDN博客

 

1、从这里找对应版本下载：https://conda.anaconda.org/dglteam/linux-64

知道我们要下的是谁这就好办了：https://conda.anaconda.org/dglteam/linux-64/dgl-cuda11.3-0.8.0post1-py38_0.tar.bz2

 （上面的下载好好好慢。。。。不推荐，所以从另一个网址中找到我们下载的名字就行）

Simple Index

Links for dgl-cu102

2、 所以到这个网站去搜索下载：

Index of /anaconda/cloud/dglteam/win-64/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

 （来源：图神经网络环境配置：Win11+CUDA10.2+Pytorch1.10+DGL_平平无奇科研小天才的博客-CSDN博客_图神经网络环境）

 可以解压后 pip install xxxx(文件夹名字)

或者按照大佬说的：

conda install -c http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/dglteam/win-64/ dgl-cuda10.2

（阴影部分的 在那个网站上右键：复制链接即可：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/dglteam/win-64/dgl-cuda11.3-0.8.1-py38_0.tar.bz2）

 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/dglteam/win-64/dgl-cuda11.3-0.8.1-py38_0.tar.bz2

于是，我照葫芦画瓢，也在我的cmd上输入：

conda install -c http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/dglteam/win-64 /dgl-cuda11.3  但是没成功，所以放弃这个方法，采用一开始的解压缩办法。

 我发现不用pip  install XXX，因为它本来就是解压缩的这种格式！可以直接放在对应的文件夹下使用

 3、 在anaconda中查看，发现成功了

报错：UserWarning: 
NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 compute_37.

 

 (92条消息) GeForce RTX 3060 Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch in_蠕动的爬虫的博客-CSDN博客

所以下次安装时还是安装11X的cuda比较好~ 推荐几个最常用的： 

pytorch110+cuda113（最常用）

pytorch102+cuda113

pytorch 1.8+CUDA 11.1

No module named 'fcntl':

(92条消息) ModuleNotFoundError: No module named ‘fcntl’_stellar_liu的博客-CSDN博客