【win10】安装pytorch1.6.0+cuda10.1 + torch-geometric

最新推荐文章于 2025-05-19 11:52:44 发布
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分类专栏： 其它 文章标签： pytorch 深度学习 神经网络
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本文介绍如何使用conda创建指定Python版本的环境，并安装PyTorch 1.6.0及其依赖包，包括torch-geometric等组件，适用于CUDA 10.1环境。

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

conda下新建一个环境，使用python3.6

conda create --name torch_ge python=3.6

安装pytorch1.6.0

pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

安装cuda10.1+cudnn

参考，
百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1HqyGjha1IkS6vBFlzxQ82g
提取码：ls3d

安装torch-geometric

pip install torch-scatter==latest+cu101 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0.html
pip install torch-sparse==latest+cu101 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0.html
pip install torch-cluster==latest+cu101 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0.html
pip install torch-spline-conv==latest+cu101 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0.html
pip install torch-geometric
cuda10.2 pytorch1.6.0 安装geometric
weixin_39417324的博客
07-27 784
安装pytorch可以直接百度搜“pypi” 输入torch，就能够搜出来相关命令，直接找到历史版本安装即可 安装geometric是需要四个包并行， pip install torch-scatter==latest+cu102 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0.html pip install torch-sparse==latest+cu102 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.
windows7(或win10)离线配置cuda10.1+pytorch1.6+opencv
Memphis147的博客
10-29 661
windows7离线配置cuda10.1+pytorch1.6+opencv 由于之前学习的需要，要在Windows 7系统下离线配置深度学习环境，在网上找了很多教程都没配置成功，现将配置成功的经验分享给大家！ 需要自行提前下载：   1. Anaconda3.5.1   2. cuda_10.1.243_426.00_windows   3. cudnn-10.1-windows7-x64-v7.6.1.34   4. pytorch-1.6.0-py3.6_cuda101_cudnn7_0.tar   
torch-1.6.0+cu101-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
03-17
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。
PyTorch Geometric（PyG）：基于PyTorch的图神经网络（GNN）开发框架
Edward的博客
05-19 1314
PyTorch Geometric（PyG）是基于PyTorch的图神经网络（GNN）开发框架，专为**不规则结构数据**（如图、网格、点云）设计，提供从数据加载、模型构建到训练优化的全流程工具链。
windows10上安装mmdetection2.5.0 + pytorch1.6 + CUDA10.1 (python==3.6)
人生虚空
10-19 1789
之前只能在windows上安装py37版本的, 目前已支持py36了.(2020-10-19) 能不能安装, 主要是看能装什么版本的mmcv-full. 在mmcv的安装包网址上可以看到, 目前已经有mmcv_full-1.1.5+torch1.6.0+cu101-cp36-cp36m-win_amd64.whl的安装包了. 而在mmdetection的官方安装教程中可以看到, mmdetection>=2.3.0版本是需要mmcv-full>=1.0.2的. 能够直接用pip安装mmcv-fu
cuda10.1下安装1.6版本的pytorch
weixin_43878652的博客
07-10 944
pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
torch_cluster-1.6.0+pt112cpu-cp310-cp310-win_amd64.whl.zip
12-16
2. 安装完成后，解压下载的"torch_cluster-1.6.0+pt112cpu-cp310-cp310-win_amd64.whl.zip"压缩包，得到`torch_cluster-1.6.0+pt112cpu-cp310-cp310-win_amd64.whl`文件。 3. 在命令行中，定位到含有`.whl`文件的...
pandas==1.3.5 numpy==1.23.1 scikit-learn==1.1.1 torch==1.12.0+cu113 torch-geometric==2.1.0 xgboost==0.90 gensim==4.3.0 torch-cluster==1.6.0+pt112cu113 torch-scatter==2.0.9 torch-sparse==0.6.15+pt112cu113 torch-spline-conv==1.2.1+pt112cu113 networkx==3.0 我该怎么安装上面这些包
最新发布
06-24
然后，对于torch-geometric及其相关库，我们使用pip安装，并指定版本和对应的PyTorch版本（以及CUDA版本）的wheel：pipinstalltorch-geometric==2.1.0pipinstalltorch-cluster==1.6.0+pt112cu113--no-index-fhttps:/...
torch_cluster-1.6.0+pt113cpu-cp39-cp39-win_amd64.whl.zip
12-22
《torch_cluster-1.6.0+pt113cpu-cp39-cp39-win_amd64.whl.zip：PyTorch生态中的图神经网络库》 在Python的机器学习领域，PyTorch是一款深受开发者喜爱的深度学习框架，它提供了强大的动态计算图功能，使得模型构建...
torch_cluster-1.6.0+pt113cpu-cp310-cp310-linux_x86_64.whl.zip
12-22
torch_cluster是基于PyTorch的图神经网络库PyTorch Geometric（PyG）的一部分，提供了一系列高效的图操作算法，包括但不限于： 1. **K近邻搜索**：如KNNGraph函数，用于构建图的K近邻结构。 2. **图聚类**：如...
torch版本对应的torch_geometric与torch-sprse/cluster/scatter库的正确安装
ASS-ASH的博客
10-19 8196
使用上述标红命令即可快速安装需要的包（确定自己环境中安装的pytorch版本以及cuda版本，使用对应的命令即可）
torchvision-0.6.0+cu101-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
06-21
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 这里下载的torchvision安装文件，网速慢的用户用
mmcv_full-1.1.5+torch1.6.0+cu101-cp38-cp38-win_amd64.whl
06-18
mmcv_full windows版，mmvc_full比mmvc功能更强大
pytorch1.6+torchvision0.7.zip
08-28
Pytorch1.6 python3.7 linux版离线安装包 torch-1.6.0+cu101-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl 适合网慢的同学下载使用，可直接pip安装
torch-1.5.0+cu101-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
06-21
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 这里下载的pytorch安装文件，网速慢的用户用
ERROR: torch-1.6.0+cu101-cp37-cp37m-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.
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qq_35037684的博客
09-29 1万+
目的：使用混合精度训练模型 方法：最新版pytorch1.6已封装进混合量化的模块，只需几句代码就可以提高batch size,速度会有非常大的提升。 安装pytorch： pip install torch-1.6.0+cu101-cp37-cp37m-win_amd64.whl 报错： DEPRECATION: Python 3.5 reached the end of its life on September 13th, 2020. Please upgrade your Python as Py
Windows安装NVIDIA驱动&&CUDA&&cuDNN&&Anaconda步骤
mbytes的博客
12-19 2990
一、安装NVIDIA驱动 去英伟达的官网下载驱动，找到自己对应的型号搜索驱动：英伟达官网驱动下载，如果是笔记本的话注意选Notebooks版本的。 下载完之后打开，执行默认安装就好了： 二、下载CUDA和cuDNN 1.下载CUDA：去英伟达开发者网站下载CUDA，选择合适的版本。这里我以10.1为例。 这里由于网站在国外，下载速度可能非常慢，如果有梯子的话可以直接挂全局下载，没有的话可以在Dowland这个按钮上右键复制地址到迅雷下载。 2.安装CUDA 打开安装包，执行解包，路径默认。 这里有
【ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.6.0+cu101 (from versions: 】
a5_b6c7的博客
02-22 3901
pytorch安装报错
pytorch和torchvision各个版本包下载地址
Devin的博客
07-26 4192
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
cuda版本是10.1，PyTorch1.6.0 安装PyTorch Geometric的pip命令该怎么写
04-24
### 安装适用于 CUDA 10.1 和 PyTorch 1.6.0 的 PyTorch Geometric 为了安装适合特定版本的 PyTorch Geometric 及其依赖项，需要先确认 PyTorch 版本和 CUDA 支持情况。以下是针对 CUDA 10.1 和 PyTorch 1.6.0 的具体安装步骤。 #### 步骤说明 首先，确保已正确安装指定版本的 PyTorch (1.6.0)，并配置好相应的 CUDA 环境 (10.1)。接着，按照官方文档中的指导，下载并安装必要的扩展包 `torch-scatter`、`torch-sparse`、`torch-cluster` 和 `torch-spline-conv`，这些包需匹配当前使用的 PyTorch 和 CUDA 版本[^3]。 对于 Python 3.x 系统（假设为 Python 3.8），可以通过访问 [PyTorch Geometric 轮子页面](https://pytorch-geometric.com/whl/) 并选择合适的链接完成安装。以下提供具体的命令： ```bash pip install torch==1.6.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html pip install torch-scatter==2.0.9 -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.6.0+cu101.html pip install torch-sparse==0.6.12 -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.6.0+cu101.html pip install torch-cluster==1.5.9 -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.6.0+cu101.html pip install torch-spline-conv==1.2.1 -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.6.0+cu101.html pip install torch-geometric ``` 以上命令会分别安装与 PyTorch 1.6.0 和 CUDA 10.1 兼容的各个组件[^4]。 注意：如果遇到任何兼容性问题，请仔细核对各轮子文件的具体版本号以及目标平台的支持情况。 --- ### 示例代码验证安装 在完成上述安装后，可通过运行简单的测试脚本来验证是否成功加载 PyTorch Geometric 库及其依赖项： ```python import torch from torch_geometric.data import Data print(f"Torch version: {torch.__version__}") print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}") edge_index = torch.tensor([[0, 1], [1, 0]], dtype=torch.long) x = torch.tensor([[-1], [1]], dtype=torch.float) data = Data(x=x, edge_index=edge_index) print(data) ``` 此代码片段用于创建一个基本的数据对象实例，并打印相关信息以检验功能正常与否。 ---
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