python安装torch-cluster、torch-scatter、torch-sparse和torch-geometric | torch_geometric详细安装教程

最新推荐文章于 2025-04-23 17:31:19 发布
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分类专栏： Bug 文章标签： python 开发语言
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1.检查CUDA版本

【方法1】用nvidia-smi

已装cuda，用nvidia-smi 或 nvcc -V 查看
在这里插入图片描述

【方法2】用torch

已装torch，用torch代码打印

import torch
print(torch.__version__)                # 查看pytorch安装的版本号
print(torch.cuda.is_available())        # 查看cuda是否可用。True为可用，即是gpu版本pytorch
print(torch.cuda.get_device_name(0))    # 返回GPU型号
print(torch.cuda.device_count())        # 返回可以用的cuda（GPU）数量，0代表一个
print(torch.version
最低0.47元/天 解锁文章
源码安装pytorch_scatter, pytorch_cluster
da_kao_la的博客
03-24 3259
动机 笔者使用清华镜像站作为pip源，直接pip install torch_scatter和pip install torch_cluster安装不成功，考虑使用源码安装。下面以安装pytorch_cluster-1.4.5为例说明源码安装过程，pytorch_scatter的源码安装方式类似。 注意，安装pytorch_scatter, pytorch_cluster需要预先安装对应版本的py...
Linux下安装‘torch_geometric’、’torch-scatter’、 ‘torch-cluster’、 ‘torch-sparse’详细教程
weixin_43994864的博客
12-02 2633
要安装torch_geometric，必须按照以下顺序进行！!! 第一步，必须安装torch，本人使用cuda9.2，使用命令安装的1.4.0版本，即conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch，可以再Pytorch官网选择自己需要的版本安装命令进行安装。 第二步，再安装’torch-scatter’、 ‘torch-cluster’、 'torch-sparse’模块。即： pip install
torch_cluster、torch_scatter、torch_sparse、torch_geometric四个包安装超详细版
weixin_70816415的博客
03-04 1609
在学习图神经网络的时候碰到了要安装torch_geometric包，这个包对于构建图结构等很有作用，但是我没有安装过这个包，这里小记一下自己的安装过程。首先这几个包不能直接安装，需要自己手动安装。安装顺序：先安装torch_cluster、torch_scatter、torch_sparse三个小部件，再安装torch_geometric。
安装torch-cluster、torch-geometric、torch-scatter、torch-sparse、torch-spline-conv等库
332295505的博客
04-28 3238
在安装torch-cluster、torch-geometric、torch-scatter、torch-sparse、torch-spline-conv库时，需要确保库与自己的torch和CUDA版本相匹配。首先，使用pip list命令查看torch版本。然后，访问PyTorch Geometric官方安装页面，选择与torch版本对应的库。接下来，通过运行Python代码查看CUDA版本。最后，根据找到的torch和CUDA版本，使用pip安装相应版本的库。
如何安装正确版本的 torch_geometric
最新发布
Emperdre的博客
04-23 958
其中 ${TORCH} 和 ${CUDA} 需要替换为相应的 pytorch 版本号 和 cuda 版本号。安装 torch_geometric 前，首先需要安装相关的依赖包。如果清华源也显示网络不可达，则尝试直接从 GitHub 上把。注意：pytorch 的版本需要与 cuda 版本号一致。官网安装命令二：PyG 官方也把下载链接搬到了。注意：上面官网安装命令，可能会显示网络不可达错误。官网安装过程中可能会出现网络不可达的错误（例如，我的 pytorch 版本号是。
安装 `torch-sparse` 和 `torch-cluster`
qlkaicx的博客
03-29 316
点进去一一下载，然后pip install 路径就好。
torch_cluster、torch_scatter、torch_sparse、torch_geometric四个包的安装【错误：Segmentation fault】
Drug discovery
11-15 2699
就选择他们一一对应的的包即可，然后再。
PyTorch中torch_cluster库详解及安装指南
weixin_36382073的博客
09-10 2257
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本文详述了torch_cluster库在PyTorch框架中对图神经网络的重要性，提供了torch_cluster库的安装指南，并强调了版本兼容性及依赖关系。该库为图数据操作提供了图聚类、图分割和谱分解等功能，适用于社交网络、化学结构和计算机视觉等领域。文章还介绍了如何验证安装并提供了使用示例。 1. PyTorch中的图神...
PyTorch图神经网络模块：torch_cluster安装与应用指南
weixin_36289742的博客
10-09 1522
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介： torch_cluster 是PyTorch生态系统中用于图神经网络（GNN）的关键库，它提供了丰富的图操作功能。本文详细介绍了 torch_cluster-1.5.9-cp38-cp38-linux_x86_64.whl 包的内容，并指导用户如何安装和使用该库。介绍了安装 torch-1.9.1...
torch-cluster,torch-scatter,torch-sparse,torch-spline_conv,torch-geometric完整版安装教程
Cai_zi_heng的博客
09-27 2487
精简完整版安装torch-cluster,torch-scatter,torch-sparse,torch-spline_conv,torch-geometric
torch_scatter ，torch-sparse，torch-cluster等系列安装
qq_74693232的博客
04-22 3152
torch_scatter ，torch-sparse，torch-cluster等系列安装
错误处理-安装torch-cluster torch-sparse torch-scatter 等GPU版
weixin_47895059的博客
01-17 1830
比如我是 python37 cuda=11.6 pytorch 1.31.1。命令实例（python39 cuda11.7 torch1.13.1）最重要的是与pytorch，cuda，版本对应。先在这个网址找到你的pytorch gpu版本。再进去选择你的cu（cuda）版本，
torch-geometric==1.7.2安装
01-17
torch_spline_conv-1.2.1-cp38-cp38-linux_x86_64.whl torch_sparse-0.6.9-cp38-cp38-linux_x86_64.whl ...torch_cluster-1.5.9-cp38-cp38-linux_x86_64.whl 然后pip install torch-geometric==1.7.2
20220509Pytorch安装torch-geometric, torch-sparse, torch-scatter, torch-cluster, torch-spline-conv
real_wxzhou的博客
05-09 1081
第一步：在Pytorch中下载需要的版本 链接：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ e.g. torch == 1.7.1 # CUDA 11.0 pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html # CUDA 10.2 pip inst
Torch-Geometric，Torch-Scatter，Torch-Sparse安装教程
weixin_46395185的博客
02-14 3560
Torch-Geometric，Torch-Scatter，Torch-Sparse安装教程 方法一 通过pycharm进行安装，但是最简单的方法，但容易出错 步骤1：点击pycharm的设置，进入下面页面，点击箭头进行添加。步骤2：在箭头处输入想要添加的包的名字。 步骤3：点击进行进行添加，就安装成功了。 上述方法比较简单，但容易出现各种安装错误，为了避免上述各种错误，可以通过下面第二种方法进行安装。 方法2 步骤1：直接去官网下载whl安装文件 PyTorch1.6所对应的torch-geometri
安装pytorch_scatter
qq_45286494的博客
12-06 373
要养成创建conda环境定义Python版本的习惯，否则就会在pip install的时候将放到.local下面，后续使用一直导入不了想要的包，或者删除某虚拟环境导致整个虚拟环境失效。尽量使用conda intall，而不是pip install。
【Python】安装torch_geometric、以及torch_scatter系列安装
Danger的博客
04-15 4849
【Python】安装torch_geometric、以及torch_scatter系列安装
【教程】安装torch_sparse、torch_cluster、torch_scatter、torch_spline
xfxuezhang.cn
11-03 1万+
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python安装torch-cluster、torch-scatter、torch-sparse和torch-geometric
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EE呈双的博客
02-18 1万+
跑图神经网络经常要安装torch-cluster、torch-scatter、torch-sparse和torch-geometric这些包，但是这些包安装挺麻烦的，经常因为版本不对应而报错，下面将介绍如何在版本对应的情况下安装这些包。 在import上面的包时，经常遇到的错误有以下两个： 错误 1： RuntimeError: Detected that PyTorch and torch_scatter were compiled with different CUDA versions. PyTo.
undefined symbol: _ZNK3c1010TensorImpl18compute_contiguousEv
02-27
### 关于符号未定义错误的分析 当遇到 `undefined symbol` 错误时，通常意味着链接器无法找到特定函数或变量的实现。对于 `_ZNK3c1010TensorImpl18compute_contiguousEv` 这样的符号名称，这是 C++ 编译后的 mangled 名称，表示 PyTorch 中的一个内部方法。 #### 符号解析 该符号具体指向的是 `c10::TensorImpl::compute_contiguous()` 方法[^1]。这类问题常见原因包括但不限于： - **ABI 不兼容**：不同版本的库之间可能存在 ABI（应用程序二进制接口）差异。 - **依赖项缺失**：某些必要的共享库未能正确加载。 - **编译选项冲突**：不同的编译参数可能导致生成的目标文件不一致。 #### 解决方案建议 ##### 1. 检查 GCC 版本及其 ABI 设置 确认当前使用的 GCC 版本以及是否启用了 C++11 ABI 支持。可以通过命令行工具获取这些信息： ```bash gcc --version ``` 如果 GCC 版本高于 5.x 并且项目配置中包含了 `-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0` 参数，则可能需要调整此设置以确保一致性。 ##### 2. 验证环境中的组件版本 为了排除因版本不匹配引起的问题，应当核实 Python、PyTorch 及其扩展包如 TorchText 的安装情况： ```bash pip list | grep torch nvcc -V ``` 根据查询到的具体版本号来决定合适的修复措施。例如，若发现 CUDA 或者其他相关软件栈存在版本不符的情况，可以考虑重新安装相容版本的组件[^2]。 ##### 3. 更新或重装受影响的模块 尝试通过 Pip 工具更新至最新稳定版或是指定已知良好工作的历史版本： ```bash pip install --force-reinstall torchtext==<compatible_version> ``` 这里 `<compatible_version>` 应替换为你所处环境中经过验证能正常运作的那个版本编号。 ##### 4. 清理缓存并重建 有时本地构建过程中产生的临时文件也可能引发此类异常行为。执行清理操作后再试一次完整的构建流程可能会有所帮助： ```bash rm -rf build dist *.egg-info python setup.py clean --all python setup.py install ``` 以上步骤有助于排查由多种因素引起的动态链接失败现象，并提供了一套系统的调试思路。
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