在原有pytorch环境下安装DGL库和其对应的CUDA【自用】前段时间看到一篇AAAI2024的论文Patch-wise Graph Contrastive Learning for Image Translation，它采用GNN的思想来进行image-to-image translation的任务，非常的新颖，但我进行复现的时候，发现直接下载它里面需要的DGL库是无法运行的，总是说缺少对应的CUDA。 因此我们需要重新创建一个环境，安装DGL库和其对应的CUDA。 1. 创建pytorch环境 打开Anaconda Navigator，创建环境，命名为DGL，p