屡试不爽的torch_geometric安装方法

个人因为换电脑安装了2次，都成功了，记录一下，方便大家交流学习和自己下次安装。

一、torch安装

torch是个开源的机器学习库，用于构建神经网络和各种机器学习或深度学习模型。安装torch本身很简单，但是需要考虑是否和自己的python版本兼容。

例如：python-3.7.x与torch-1.12.0可以兼容，但python-3.8.x就不行了。

我比较习惯用python-3.7版本了，所以两次都是用的它。

去pytorch官网找对应版本直接安装，注意CPU/GPU和windows位数（32位/64位）就行了。

比如我想下载的v1.12.0版本，直接找到然后输入以下命令进行安装：

conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cpuonly -c pytorch

安装完，可以测试一下是否正确安装：

import torch
print (torch.__version__)

 到这儿，torch就安装成功啦！（撒花）

二、torch-geometric安装

到了今天的主角了。

2.1 安装依赖项

torch-geometric安装前需要先安装他的依赖项，需要依次安装torch-scatter、torch-sparse、torch-cluster和torch-spline-conv。

我试过网上大部分的方法，最棒、最准确无误的还是先下载到本地然后再安装：

在之前的pytorch的版本网站里找到自己的版本，比如这儿是我对应的版本号1.12.0

然后在下载之后对应的目录下进行pip操作，例如我对应的是：

pip install torch_scatter-2.1.0+pt112cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl

pip install torch_sparse-0.6.15+pt112cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl

pip install torch_cluster-1.6.0+pt112cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl

pip install torch_spline_conv-1.2.1+pt112cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl

例如我的是python3.7，就直接找cp37，然后下对应的windows版本就可以了。

到这儿基本完成一半的工作了。

2.2 安装torch_geometric

然后开始安装torch_geometric，但最后不要直接pip，否则又会出现版本不匹配的问题。

最好是对应自己的版本进行安装，例如我的是python3.7+torch1.12.0，那我可以下载的torch_geometric需要≥1.4.2，这个在torch_geometric官网上也有说明。

我这儿遇到一个问题：

我安装1.4.2的版本之后，这段导入代码会运行失败:

from torch_geometric.loader import DataLoader

原因是版本太低了，所以我就升级成2.3.1版本了。

所以版本兼容问题很关键，还要考虑版本内部包是否升级和是否能使用的问题！

三、可以参考的兼容版本：

python3.7+torch1.12.0+torch_geometric2.3.1