linux pip手动安装anaconda包

由于实验室的服务器没有连外网，因此需要手动安装pip的包，步骤如下：

以dgl为例

1. 在pip的官网上下载whl文件
   
   

• 注意：这一步需要下载对应的whl文件，这里的cp37指的linux内对应的python版本，也可以通过pip debug --verbose | less指令查看支持的cp版本，我选择的是cp37
• 查看linux架构：uname -m，我这里显示是x86_64
• 如果要下载gpu版本，nvcc --version查看cuda版本 / 用nvidia-smi也可以查看，在表格的右上方
  

2. 下载之后传到服务器上，进入待安装的conda环境，执行pip install dgl-0.9.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl

安装完成！

一些常用包的源文件下载地址：

1. pytorch

• 官网查看指定版本对应的文件名：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
  
• 源文件地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

如果安装torchvision时候，遇到报错：ERROR: No matching distribution found for pillow!=8.3.*,>=5.3.0
更换源：pip install xxx.whl -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
ref: pytorch安装的各种方法及遇到的问题与解答

2. torch_geometric
   在下面的页面选择指定的pytorch版本，pyg的版本和pytorch的版本有严格的依赖关系（否则在引入pyg包的时候，会出现段错误）
   https://data.pyg.org/whl/
   安装步骤：
   

• 如果报错段错误，Undefined symbol: _ZN5torch3jit17parseSchemaOrNameERKSs #999，原因：pytorch, cuda, pyg 版本不对应，仔细检查！

3. dgl源码地址：https://data.dgl.ai/wheels-test/repo.html

• 以dgl_cu102-1.0a230116-cp310-cp310-manylinux1_x86_64.whl为例，cu102为cuda版本，1.0为dgl版本，230116是发布日期（建议搜索最新的），cp310是python版本3.10, x86_64是linux架构