安装torch_geometric

最新推荐文章于 2024-12-23 16:40:56 发布

原创

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#pytorch #深度学习 #神经网络

本文档介绍了如何检查CUDA版本和PyTorch版本，并根据官方指南选择合适的PyTorch版本来安装torch_geometric库。对于CUDA 10.1，推荐使用PyTorch 1.7.1。

检查cuda版本

nvidia-smi

查看pytorch版本

pip list

conda list

版本过低

这里最好去pytorch的官网查看自己需要哪款pytorch

pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

参考官网 Installation — pytorch_geometric 2.0.2 documentation

pip install torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-${TORCH}+${

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Pytorch中安装 torch_geometric 详细图文操作（全）

码农研究僧的博客

11-09

3300

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。

手把手教你安装torch_geometric库（pyg）

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找不到to_dense_adj](https://blog.cuger.cn/p/b1a8/)***环境：***本地win10，cpu，python3.9，pandas==1.3.5(其次，加上清华镜像加速下载，不然速度慢很多。安装中，遇到由于依赖关系和版本对应等造成的问题。，因为二者更新进度不同，若安装最近版本。选择与自己环境对应的选项。

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xinming_365的博客

11-26

3703

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

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安装图神经网络利器Torch_geometric遇到的问题：本来用的cuda是10.1 nvcc --version Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.168 PyTorch使用的是1.6.0 按照教程应该安装$ pip install torch-scatter==latest+cu101 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0.html 可以却遇到了：Torch使用的是10.2.

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08-27

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网址：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/可进入python环境测试是否安装成功。在anaconda中进入虚拟环境。（gpu版的需要下载cuda）根据py版本，下载whl。

autodl安装torch_geometric

最新发布

03-13

### 安装 `torch_geometric` 库的方法要在 AutoDL 环境下安装 `torch_geometric`，需要先确保 PyTorch 和 CUDA 的环境配置正确。以下是详细的说明： #### 配置基础依赖项为了成功安装 `torch_geometric`，必须首先安装合适的 PyTorch 版本以及对应的 CUDA 工具包。可以参考以下两种方法之一来完成此操作。 1. **指定版本的 PyTorch 安装** 如果目标是安装特定版本的 PyTorch，则可以通过 Conda 命令实现。例如，如果需要安装 PyTorch 1.11.0 并附带相应的工具链，可执行如下命令[^1]： ```bash conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 2. **动态适配最新版 PyTorch 及其组件** 若希望使用较新的 PyTorch 版本并自动匹配兼容的 cuDNN 组件，可以选择另一种方式[^2]： ```bash conda install pytorch=1.12.0 torchvision=0.13.0 torchaudio=0.12.0 -c pytorch conda install cudnn=6.0 ``` #### 安装 torch_geometric 一旦上述基础依赖已妥善部署完毕，在此基础上继续添加 `torch_geometric` 是可行的。推荐通过 pip 来简化这一过程，具体指令如下所示： ```bash pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv torch-geometric -f https://data.pyg.org/whl/torch-{pytorch_version}+{cuda_version}.html ``` 此处 `{pytorch_version}` 表示所使用的 PyTorch 主次版本号（如 '1.12'），而 `{cuda_version}` 则对应于当前系统的 CUDA 构建标签（比如 'cu113' 对应 CUDA Toolkit 11.3）。对于不支持 GPU 或仅需 CPU 支持的情况，应当替换为 `'cpu'`。 #### 示例脚本下面提供了一个完整的 Bash 脚本来辅助自动化整个流程： ```bash #!/bin/bash PYTORCH_VERSION="1.12" CUDA_VERSION="cu113" # Step to setup base environment with specified versions of libraries. conda install pytorch=${PYTORCH_VERSION} torchvision torchaudio -c pytorch conda install cudnn=7.6.5 # Proceeding towards installing the geometric package and its dependencies via pip. pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv torch-geometric \ -f https://data.pyg.org/whl/torch-${PYTORCH_VERSION}+${CUDA_VERSION}.html ``` 注意：以上脚本中的变量 `${PYTORCH_VERSION}` 和 `${CUDA_VERSION}` 应依据实际需求调整至恰当数值。 --- ###