新手入门：DGL 在昇腾上的安装问题

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首先需要确定下自己的硬件，在 terminal 中输入指令

uname -a

返回结果

aarch64

接着判断当前环境的 python 版本，在 terminal 中输入指令

python --version

返回结果

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

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比较便捷的方式是直接通过 pip 来安装，指令如下

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

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

python -c "import dgl"

发现报错信息如下

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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

pip install torchdata==0.7.1

安装成功后，再次尝试导入 dgl

python -c "import dgl"

新的报错信息如下

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按照指示安装缺失的包

pip install pydantic

安装成功后，再次尝试导入 dgl

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，因为是在昇腾上运行，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)

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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

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由此可知，应安装 pytorch 与 torch_npu 组件的版本与指令如下

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

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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。

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