torch_geometric CPU版本错误 总结

最新推荐文章于 2025-05-08 09:29:41 发布
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分类专栏： 总结 文章标签： pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_31624293/article/details/109593646
本文解决了在安装torch_geometric CPU版本过程中遇到的torch_sparse CUDA版本不匹配的问题。提供了将PyTorch安装为CPU版本的具体命令，以确保与torch_sparse版本一致。

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

假如你想安装 torch_geometric CPU版本，然后出现这个警告：

RuntimeError: Detected that PyTorch and torch_sparse were compiled with different CUDA versions. PyTorch has CUDA version 10.1 and torch_sparse has CUDA version 0.0. Please reinstall the torch_sparse that matches your PyTorch install.

 

可以尝试一下：把pytorch安装成cpu版本

pip install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

 

anaconda环境下安装torch+torch_geometric
weixin_43756314的博客
04-19 4103
PS: 若要删除镜像加速通道，则把”add channels”改为“remove channels"在我们新建的pytorch虚拟环境下，输入以下命令，查看有没有对应package。conda config --remove channels 【通道地址】conda remove -n 【虚拟环境名字】 --all。输入python，进入python解释器。输入“conda --version”可使用以下指令，查看镜像源是否配置成功。，之后再输入“python”。输入“conda info”
torch-geometric安装步骤cpu版本
weixin_45209120的博客
05-10 1838
torch-geometric安装步骤cpu版本: (1)首先安装pytorch的CPU版本 （2）在conda命令行程序窗口，pip list 查看具体的torch的安装号，比如我的为1.11.0 (3)然后，开始进行安装，安装命令如下：需要注意的是安装命令中的版本号要和自己的torch安装号一致 pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.11.0+cpu.html pip install torch-s
Pytorch-0.4.1兼容CUDA9.0
01-10
Pytorch-0.4.1兼容CUDA9.0，下载进入文件目录安装即可
cuda 9.0 安装torch 0.4_Ubuntu16.04 nvidia驱动 cuda cudnn安装
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11-24 166
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报错Detected that PyTorch and torchvision were compiled with different CUDA major versions. PyTorch ha
vivi_cin的博客
05-08 455
PyTorch 编译时使用的 CUDA 版本: 12.1。PyTorch 当前可用的 CUDA: True。PyTorch 版本: 2.1.0+cu121。CUDA 设备版本: (8, 6)
cuda 9.0 安装torch 0.4_Window下Python+CUDA+PyTorch安装
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11-27 371
1 概述 Windows下Python+CUDA+PyTorch安装，步骤都很详细，特此记录下来，帮助读者少走弯路。2 PythonPython的安装还是比较简单的，从官网下载exe安装包即可：因为目前最新的torch版本只支持到Python 3.8，因此为了不会出现版本兼容问题建议安装Python 3.8。下载中间的那个executable installer并安装，打开会建议选择自定义：选择需...
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weixin_40002692的博客
11-22 604
@misc{mmskeleton2019, author = {Sijie Yan, Yuanjun Xiong, Jingbo Wang, Dahua Lin}, title = {MMSkeleton}, howpublished = {url{https://github.com/open-mmlab/mmskeleton}}, year = ...
cuda 9.0 安装torch 0.4_pytorch+ubuntu安装总结
weixin_39702483的博客
11-25 597
一、pytorch安装折腾了一潘~~~写了一个总结。1.首先看自己的笔记本有gpu不，有就去更新独立显卡驱动驱动程序更新NVIDIA 驱动程序下载​www.nvidia.cn如果没有就直接跳到安装pytorch2.安装驱动后，然后看自己笔记本所支持的cuda的版本命令：nvcc -V 和nvidia-smi3、下载对应的cuda，安装。这里注意：选择自定义安装，而重复的软件就不用安装链接：CUD...
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12-31
2. **torch-1.4.0+cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl**：这是 torch 的 CPU 版本，适用于 Python 3.7 和 Windows 64位平台。whl 文件是预编译的二进制包，可以直接通过 pip 安装。 3. **torchvision-0.4.0+cpu-cp37-cp37...
from torch_geometric_temporal.signal import temporal_signal_split from torch_geometric_temporal.dataset import WikiMathsDatasetLoader from torch_geometric_temporal.nn.recurrent import EvolveGCNH 报错ModuleNotFoundError: No module named 'torch_geometric.utils.to_dense_adj'
03-25
替换`torch-${TORCH}+${CUDA}`为实际版本（如`torch-2.0.1+cpu`表示CPU版本）[^1][^2]。 #### 4. **检查导入语句** 新版本中`to_dense_adj`的导入路径可能变更，尝试以下方式： ```python from torch_geometric....
import torch_geometric print(torch_geometric.__version__) # 输出应为 2.x 报错 File "E:\脑与认知\test1.py", line 1, in <module> import torch_geometric File "D:\Software\Anaconda3\envs\PyTorch\lib\site-packages\torch_geometric\__init__.py", line 5, in <module> import torch_geometric.data File "D:\Software\Anaconda3\envs\PyTorch\lib\site-packages\torch_geometric\data\__init__.py", line 1, in <module> from .data import Data File "D:\Software\Anaconda3\envs\PyTorch\lib\site-packages\torch_geometric\data\data.py", line 8, in <module> from torch_sparse import coalesce, SparseTensor ModuleNotFoundError: No module named 'torch_sparse'
最新发布
06-24
4.**安装PyTorchGeometric**最后，安装`torch_geometric`：```bashpipinstalltorch_geometric```###注意事项-**版本匹配**：必须确保所有依赖包的版本与PyTorch版本、CUDA版本（或CPU）以及Python版本完全匹配。...
pytorch+cuda9.0
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torch-0.3.0.post4-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl 官网总是打不开，再次备份一份，有需要的请自行下载
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