5行代码完成torch_geometric安装

最新推荐文章于 2025-04-27 09:59:41 发布
最新推荐文章于 2025-04-27 09:59:41 发布
阅读量629 收藏 4
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： python知识积累 文章标签： pytorch python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fishleaf/article/details/128499746
该博客介绍了如何根据自己的PyTorch（版本1.12.1）和CUDA（版本11.3）安装torch-scatter, torch-sparse, torch-cluster, torch-spline-conv以及torch-geometric库。提供了针对特定版本的pip安装命令。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

首先查看自己安装的torch版本和cuda对应的版本，根据自己的版本号替换每个命令的粗体部分，其他部分不变，依次执行下面1-5条命令（我的torch版本为1.12.1，cuda版本是11.3，如下图所示）

这是我的

1、pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.12.1+cu113.html

2、pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.12.1+cu113.html

3、pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.12.1+cu113.html
4、pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.12.1+cu113.html
5、pip install torch-geometric

Pytorch中安装 torch_geometric 详细图文操作（全）
码农研究僧的博客
11-09 3028
如果已经安装了pytorch版本，对应跳过步骤一，直接安装步骤二即可注意：依赖包的配置需要根据pytorch版本号以及cuda的版本号，版本号要适配，否则部分函数无法使用。
pycharm使用之torch_geometric安装
关关难过关关过
06-13 4373
我们想要安装torch_geometric，就要先连带下载torch_cluster、torch_scatter、torch_sparse、torch_spline_conv，注意torch_geometric不需要下载。首先需要找一下对应的版本，这里要跟自己的python对应上，我的是3.9.7，所以对应的是cp39。我是windows系统，所以下载win相关，按照这样的思路找，然后下载。
torch_geometric安装
yjzbaofu的博客
11-05 3442
第一步：查自己pytorch，cuda版本。
torch_geometric 安装
weixin_62894099的博客
12-24 1700
torch_geometric 安装
本地安装：pyg、torch_geometric
最新发布
weixin_45241192的博客
04-27 330
torch-geometric的安装及注意事项
torch-geometric安装
weixin_58118157的博客
03-19 632
torch-geometric安装
安装torch-geometric
Old_D7的博客
02-03 1420
python安装torch-geometric的方法
torch_geometric安装教程
Toxlin的博客
10-12 1702
是一个专门用于的库，称为 PyTorch Geometric（简称 PyG），它并不包含在 PyTorch 的默认安装中，因此你需要单独安装它。需要根据他们的版本来确定PyG的安装版本。
torch_geometric 加torch 包
12-31
1. **torch_geometric-1.6.1.tar.gz**：这是 torch_geometric 的源代码包，版本为 1.6.1，用户可以解压后安装或进一步研究其内部结构。 2. **torch-1.4.0+cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl**：这是 torch 的 CPU 版本，...
【代码解读】torch_geometric.nn.RGCNConv
weixin_42726068的博客
07-04 1171
x_l = x[0]else:x_l = xx_r = x[1]x_l 表示源节点特征，如果 x 是元组，则取第一个元素，否则直接赋值为 x。如果 x_l 为 None，则生成一个范围在 0 到 self.in_channels_l - 1 的张量。x_r 表示目标节点特征，如果 x 是元组，则取第二个元素，否则直接赋值为 x_l。
【代码解读】torch_geometric.nn.conv.hgt_conv
weixin_42726068的博客
11-14 1166
假设 val 的形状为 (batch_size, 3 * feature_dim)，那么分割后会得到 3 个形状为 (batch_size, feature_dim) 的子张量。调用父类 MessagePassing 的构造函数，初始化图神经网络的消息传递操作，aggr=‘add’ 表示聚合方式使用加法，node_dim=0 表示节点特征的维度为 0（即节点级别）。最终返回的是一个字典 out_dict，其中包含了每种节点类型的最终输出嵌入。，用于计算节点的 K（键）、Q（查询）、V（值）表示。
【代码解读】torch_geometric.nn.GCNConv
weixin_42726068的博客
06-13 2562
cached_edge_index 和 _cached_adj_t 是用于缓存边索引和邻接矩阵的变量，防止在每次前向传播时重复计算。dtype):passdtype):pass通过 @torch.jit._overload 装饰器，定义了两个重载函数的签名，支持不同类型的 edge_index 输入。
安装torch_geometric
qq_46080349的博客
03-23 2310
安装学习图神经网络时会用到的torch_geometric包
torch-geometric的安装
xinming_365的博客
11-26 3595
torch-geometric 的安装。 torch-geometric的安装必须要求版本对应，否则会出现很多麻烦的问题。比如： OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。 所以安装之前，仔细检查一下cuda版本，pytorch的版本等等。 此外，还要注意电脑安装的CUDA驱动和pytorch 中对CUDA支持包的版本是否对应，不对应同样会出错。 # cuda是否可用，不必要。 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_availa
安装torch-geometric库
qq_50798263的博客
12-03 2895
记录安装PyG的过程
torch-geometric安装教程
花有重开日，人无再少年。
06-16 4784
安装torch-geometric之前，需要先安装torch-scatter。最后一行pip install torch-geometric执行可能会超时。我的torch版本是1.11.0 cuda是11.5。查看自己torch与cuda版本。
torch_geometric安装 pip安装
04-01
### 如何通过 pip 安装 torch_geometric `torch_geometric` 是一个用于处理图神经网络的流行库，可以通过 `pip` 进行安装。然而，在安装过程中需要注意一些依赖项以及兼容性问题。 #### 1. 安装 PyTorch 由于 `torch_geometric` 高度依赖于 PyTorch，因此需要先确保已正确安装合适的 PyTorch 版本。推荐使用最新版 PyTorch (2.0+) 来获得最佳性能和支持[^1]。可以按照以下命令来安装： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 上述命令适用于 CUDA 11.8 的环境；如果不需要 GPU 支持，则可替换为 CPU-only 版本： ```bash pip install torch torchvision torchaudio ``` #### 2. 安装 torch_scatter 和其他扩展包 `torch_geometric` 使用了一些额外的功能模块（如 `torch_scatter`, `torch_sparse`, `torch_cluster`, `torch_spline_conv`），这些模块可能需要编译支持。为了避免因编译器或版本不匹配引发的问题，可以直接下载预编译好的二进制文件[^2]。以下是具体的安装方式： ```bash pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-{pytorch_version}+{cuda_version}.html ``` 其中 `{pytorch_version}` 替换为你当前使用的 PyTorch 版本号，而 `{cuda_version}` 则取决于你的 CUDA 环境配置。例如，对于 PyTorch 2.0 和 CUDA 11.8，应执行如下命令： ```bash pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-2.0+cu118.html ``` #### 3. 安装 torch_geometric 完成以上步骤后，即可轻松安装 `torch_geometric` 库本身： ```bash pip install torch-geometric ``` 此操作会自动拉取并安装所需的其余组件。 --- ### 示例代码：验证安装成功与否 为了确认安装无误，可以运行一段简单的测试脚本来加载数据集并与模型交互： ```python import torch from torch_geometric.datasets import TUDataset dataset = TUDataset(root='/tmp/ENZYMES', name='ENZYMES') print(f'Dataset contains {len(dataset)} graphs.') ``` 如果一切正常，应该能够看到类似下面的结果输出： ``` Dataset contains 600 graphs. ``` --- ### 注意事项 尽管本文未提及 DGL 或其工具函数[^3]，但在某些场景下可能会涉及跨框架的操作。此时需特别留意不同框架间的差异性和互操作性限制[^4]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值