配置torch-sparse 和 torch_scatter安装时报错failing

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分类专栏： Env Config 文章标签： python pytorch 开发语言
于 2022-10-11 14:42:49 首次发布
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本文介绍了如何解决在Python环境中安装torch-sparse和torch_scatter组件时遇到的failing错误。通过从官方提供的网址下载适用于特定torch版本和Python版本的whl文件，并使用pip命令进行安装，可以有效解决安装过程中出现的问题。

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Python环境配置

torch-sparse 和 torch_scatter报错处理

问题：安装时报错failing。

处理：从官网下载whl文件后，使用pip install该文件

官网：https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.10.0+cu113.html
这是我的1.10.0的torch，大家可以从pytorch寻找自己的torch版本对应的，说不定可以直接修改url。
找到官网文件后
在这里插入图片描述
在这里我的python是3.9的所以要找cp3.9的linux文件，找到后下载到本地

代码：
pip install “work/torch_…whl”
即可完成安装
分别安装完成后就可以用pip install torch_geometric

本文参考了其他作者，时间太长，忘记引用了

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### 安装 `torch-geometric` 和其依赖项 (`torch-scatter`, `torch-sparse`, `torch-cluster`)，建议遵循官方推荐的方法来设置环境。这通常涉及使用特定于 PyTorch 版本和 CUDA 配置的预编译二进制文件。 #### 方法一：通过 PyPI 安装最新稳定版 对于大多数用户而言，最简单的方式是从 Python Package Index (PyPI) 获取最新的稳定版本： ```bash pip install torch_geometric[full] ``` 这条命令会自动处理所有必要的依赖关系并安装它们[^1]。 #### 方法二：针对特定 PyTorch/CUDA 组合的手动安装 如果需要匹配某个具体的 PyTorch 或者 CUDA 版本，则应该先确认已正确安装所需版本的 PyTorch 后再继续如下操作： 假设已经安装了 PyTorch 1.7.1 并且想要兼容 CUDA 11.0 的情况下，可以从指定 URL 下载适合当前系统的 wheel 文件，并依次执行下面几条指令完成各个组件的部署： ```bash pip install https://data.pyg.org/whl/torch-1.5.8-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl pip install https://data.pyg.org/whl/torch-1.7.1%2Bcu110/torch_scatter-2.0.5-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl pip install https://data.pyg.org/whl/torch-1.7.1%2Bcu110/torch_sparse-0.6.8-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl pip install https://data.pyg.org/whl/torch-1.7.1%2Bcu110/torch_spline_conv-1.2.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl pip install torch_geometric==1.7.0 ``` 请注意替换上述链接中的版本号以适应实际使用的 PyTorch 和操作系统架构[^2]。 #### 检查安装成功与否 可以通过导入这些库来进行简单的测试，验证是否安装无误： ```python import torch from torch_geometric.data import Data print(torch.__version__) print(Data) ```
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