租服务器配好conda环境，把环境迁移到没联网的学校服务器，要注意一定要检查两个服务器的CUDA版本是不是不同的，这可能会带来一些问题，因为CUDA是不在conda环境里面的。
最后解决安装dgl版本问题还是采用下载whl文件pip离线安装的。所以我们最好一开始就在autodl租一个跟学校服务器配置相同的服务器喽（也有同学选择先用虚拟机配环境应该也是个不错的选择），学校服务器(teacher09) torch版本1.10.0+cu102，CUDA10.1
租autodl服务器https://www.autodl.com/跑代码（pycharm链接远程服务器可以在其帮助文档最佳实践中查看）太花钱，学校服务器不联网用着太不舒服，尝试创建conda环境，配置好环境之后把conda环境打包到学校服务器，是不是完美解决
以最近跑的项目CKBC 常识库补全为例
conda create -n CKBC_myk python=3.8
conda env list
在activate之前，有时候需要先conda init 再重启shell
conda activate CKBC_myk
pip install torch==1.10.0
pip install numpy
pip install tqdm
pip install transformers
pip install matplotlib
安装dgl rgcn跑代码尝试，错误解决
https://www.dgl.ai/pages/start.html
https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.10.0%2Bcu113.html
# 查看cuda版本
nvcc --version
#------打印信息：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Mon_May__3_19:15:13_PDT_2021
Cuda compilation tools, release 11.3, V11.3.109
Build cuda_11.3.r11.3/compiler.29920130_0
# 安装dgl
pip install -U isort==5.10.1 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
pip install dgl-cu113 dglgo -f https://data.dgl.ai/wheels/repo.html
#pip install dgl-cu117 dglgo -f https://data.dgl.ai/wheels/repo.html
生成requirements.txt方便后续使用
进conda虚拟环境，cd到项目目录下，执行：好像还是会下很多多余的库
pip freeze > requirements.txt
注意：这个会把环境中的所有库都保存下来，配合virtualenv才好用。如果没有virtualenv，这个方法会保存很多多余的库。
可以采用
pip install pipreqs
pipreqs --force ./ # 如果报错，pipreqs ./ --encoding=utf-8
apt-get update
apt-get install zip
zip -r CKBC_my.zip CKBC_myk/
unzip CKBC_my.zip
找到其他环境迁移的方式：
https://huaweicloud.csdn.net/63806a8ddacf622b8df87613.html
推荐使用conda pack
第二种方式就是利用 conda-pack 命令直接对环境进行 打包。要想使用 conda-pack 包对环境打包实现环境迁移，我们需要提前安装一下 conda-pack包，conda-pack包是一个命令行工具，主要用于打包conda环境（包括环境中安装的软件包的所有二进制文件），此方法最好的地方就是 在没有网络的情况下仍可实现环境的复现，简直不要太优秀，下面说一下使用 conda-pack 的具体操作。
conda install -c conda-forge conda-pack
pip install conda-pack
# 将名字为 my_env 的虚拟环境 打包为 my_env.tar.gz（默认就是这形式）
conda pack -n my_env
# -o 就是给导出的虚拟环境重新命名，所以导出来的虚拟环境名字为 out_name.tar.gz
conda pack -n my_env -o out_name.tar.gz
# 指定虚拟环境包的输出路径
conda pack -p /explicit/path/to/my_env
# 部分报错信息：
import dgl
File "/home_data/teacher09/anaconda3/envs/CKBC_myk/lib/python3.8/site-packages/dgl/__init__.py", line 16, in <module>
self._handle = _dlopen(self._name, mode)
OSError: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory
上面的报错，我最开始以为是环境打包有问题，重新弄了几遍还是不行，中间又尝试是dgl相关的几个包的问题，但是在学下服务器又报一些其他的错误，看文件以为是找不到那个文件，重新去找到python-package里的那个文件替换还是不行，同时又学了一下liunx中文件的权限等，解决问题还问了同学，网上查了很多资料，一直以为是环境打包或者可能是miniconda和anaconda两个服务器不同的问题，后面我有搬出来chatgpt，逐渐解决问题，把我与chatgpt的对话放在文末