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似乎Google Colab GPU没有配备CUDA Toolkit,我如何在Google Colab GPU中安装CUDA.我在Google Colab中安装mxnet时遇到此错误.

Installing collected packages: mxnet
Successfully installed mxnet-1.2.0

错误:用于利用GPU进行计算的不完整安装.请确保已安装CUDA并在终端中运行以下行并再试一次:

pip uninstall -y mxnet && pip install mxnet-cu90==1.1.0

根据您的CUDA版本调整'cu90'('cu75'和'cu80'也可用).您还可以通过调用turicreate.config.set_num_gpus(0)来完全禁用GPU使用.发生异常,使用%tb查看完整的回溯.

SystemExit: 1

我正在使用 Google Colab 进行 PyTorch Geometric 项目以获得 CUDA 支持。由于默认情况下它的库不存在，我运行：

!pip install --upgrade torch-scatter
!pip install --upgrade torch-sparse
!pip install --upgrade torch-cluster
!pip install --upgrade torch-spline-conv 
!pip install torch-geometric

最近在导入torch_geometric 时，由于版本升级，有一个 CUDA version mismatch 说：

RuntimeError：检测到 PyTorch 和 torch_sparse 是用不同的 CUDA 版本编译的。PyTorch 的 CUDA 版本为 10.1，torch_sparse 的 CUDA 版本为 10.0。请重新安装与您的 PyTorch 安装匹配的 torch_sparse。

为了解决这个问题，我尝试将 conda 用于特定的 CUDA 版本：

!conda install pytorch==1.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

然而，在运行时print(torch.version.cuda)，我得到10.1作为输出，而不是我想要的 10.0。

这是最近的错误，因为它在过去一周没有抛出这个问题。任何解决此问题的最佳实践？