因此，我已经尝试了所有我能想到的方法来降级google colab（11.2）上的cuda版本，因为它不受pytorch/pytorch geometric的支持。我遵循了多篇其他帖子的建议，在线下载cuda版本并使用（例如）擦除本地版本：

!wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
!mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
!wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-1-local_11.1.0-455.23.05-1_amd64.deb
!dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-1-local_11.1.0-455.23.05-1_amd64.deb
!apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-1-local/7fa2af80.pub
!apt-get update
!apt-get -y install cuda = 11.1.0
!apt autoremove

但无论我是否尝试使用其他代码预先擦除cuda版本、更改路径/名称或不同的cuda版本，我都会得到相同的输出，即：

...
Note, selecting 'libghc-cryptohash-sha1-prof' instead of 'libghc-cryptohash-sha1-prof-0.11.100.1-c80f9'
E: Unable to locate package

以下是有关系统和cuda的信息：

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 460.32.03    Driver Version: 460.32.03    CUDA Version: 11.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla T4            Off  | 00000000:00:04.0 Off |                    0 |
| N/A   40C    P8    10W /  70W |      0MiB / 15109MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

No LSB modules are available.
Distributor ID: Ubuntu
Description:    Ubuntu 18.04.5 LTS
Release:    18.04
Codename:   bionic

如果有任何帮助，我将不胜感激，因为这将大大加快我的运行时间，而我现在只能使用笔记本电脑上的cpu！