linux Ubuntu 更新镜像源、安装sudo、nvtop、tmux、firefox、搜狗输入法、torch_geometric库

本文详细介绍了如何在Linux服务器上更换pip镜像源、安装nvtop、tmux、Firefox、搜狗输入法,以及针对特定版本的TorchGeometric库进行安装。
部署运行你感兴趣的模型镜像

1.更换镜像源

vi  ~/.pip/pip.conf
在打开的文件中输入:

pip.conf

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

按下:wq保存并退出。

2.安装nvtop

如果输入指令apt install nvtop报错:

E: Unable to locate package nvtop
需要更新一下apt:

sudo apt-get update
之后下载sudo
apt-get install sudo
之后下载nvtop
sudo apt install nvtop
在控制台输入nvtop查看:

在这里插入图片描述

3.输入指令安装tmux

sudo apt-get install tmux
或者
yum install tmux

4.安装firefox

输入如下网址下载firefox

https://ftp.mozilla.org/pub/firefox/releases/113.0.2/linux-x86_64/zh-CN/
将下载好的安装包放入到linux服务器中:

在这里插入图片描述

输入解压指令
bzcat firefox-113.0.2.tar.bz2 | tar xf -
在MobaXterm中测试是否安装成功:
firefox -no-remote

5.安装搜狗输入法

首先在搜狗官网下载x86_64安装包,下载后放入linux服务器中:

在这里插入图片描述

之后在linux中下载fcitx:
sudo apt-get install fcitx
下载好之后重启linux
重启之后可以安装刚刚下载的搜狗安装包:
sudo dpkg -i sogoupinyin_版本号_amd64.deb
安装好之后找到Fcitx,点击进入输入法配置:

在这里插入图片描述

将个人版提到前面,出现以下图标即可正常使用设置默认输入法为搜狗:

在这里插入图片描述

6.安装对应版本的torch_geometric

首先要查看自己的torch版本和cuda版本,以torch-1.13.1和cuda11.7为例:

pip install --no-index torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.13.1+cu117.html
pip install --no-index torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.13.1+cu117.html
pip install --no-index torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.13.1+cu117.html
pip install --no-index torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.13.1+cu117.html
pip install torch-geometric

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### 已安装 `torch_geometric` 后遇到的常见错误及解决方案 #### 错误1: 编译报错,GCC 版本过低 当尝试安装依赖项如 `torch-scatter` 或者 `torch-sparse` 时,如果 GCC 的版本低于所需的要求,则可能出现编译失败的情况。为了修复这个问题,建议更新系统的 GCC 到最新稳定版[^1]。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade gcc g++ ``` #### 错误2: AttributeError 关于 'scatter_' 方法不存在 对于报告中的 `'module ‘torch_geometric.utils’ has no attribute ‘scatter_’` 这样的属性错误,这通常是因为使用了一个不再受支持的方法。自 `torch_geometric` 1.5 版本起,`utils.scatter_()` 被移除。因此有两种方式可以解决问题: - 将 `torch_geometric` 升级至最新版本并替换旧代码逻辑; - 或者降级回之前的版本 (例如 1.4.3),其中仍保留该功能[^2]。 ```bash pip install torch-geometric==1.4.3 ``` #### 错误3: ModuleNotFoundError 找不到模块名为 'torch_scatter' 此问题通常是由于未正确安装必要的子包所引起的。确保按照官方文档指示来安装与当前 PyTorch 安装相匹配的具体版本号的 `torch_scatter` 和其他相关组件。另外也要确认这些软件包是在同一个 Python 环境内被激活的情况下完成安装操作的[^3]。 ```bash pip install torch-scatter[tensorflow] -f https://data.pyg.org/whl/torch-${TORCH_VERSION}+${CUDA_VERSION}.html ``` #### 错误4: Windows 下 MiniAnaconda + pyg 安装过程中命令执行失败 在 Windows 平台上利用 Miniconda 来管理环境时,有时会因为缺少特定构建工具而导致某些扩展无法正常编译安装。针对这种情况的一个潜在解决办法就是预先配置好 Microsoft Visual C++ Build Tools,并且严格按照给定链接里的指导来进行各个及其对应版本的选择和部署过程[^4]。
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