torch-scatter、torch-sparse、torch-cluster、torch-spline-conv安装失败问题解决

已于 2022-10-07 08:20:21 修改
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分类专栏： 机器学习/深度学习 文章标签： pytorch python 深度学习
于 2022-06-13 14:29:42 首次发布
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torch-scatter、torch-sparse、torch-cluster、torch-spline-conv等包，直接用pip安装会失败

比如使用 pip install torch_scatter 安装torch_scatter会失败。
网上有的解决方法说是，在后面加上 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.x.x.html ，但是试了还是失败

直接安装-失败

最后解决方法是直接用whl文件安装

1、访问https://pytorch-geometric.com/whl/

选择与本地环境对应的torch版本，比如我的是1.7.1。
在这里插入图片描述
https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.1.html

2、找到和本地环境对应的scatter/sparse/cluster/spline-conv版本

文件名主要分为五段式：
1：包名；2：版本；3：cuda版本，如cuda10.1可以选择cu101；4：python版本，python3.6可以选择cp36；5：操作系统信息。这里3、4、5需要和自己的环境对应！

3、找到对应版本的whl文件后，可以下载下来本地安装，也可以右键复制文件下载链接后直接安装

安装命令：pip install “whl文件的地址”
如：

pip install https://data.pyg.org/whl/torch-1.7.0/torch_scatter-2.0.5%2Bcpu-cp36-cp36m-win_amd64.whl

即可安装成功

安装成功图

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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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