这些步骤将确保您的 Python 和 PyTorch 环境已安装并配置好,并且指导您使用 pip 或 conda 安装 torch-scatter 库,最后验证安装是否成功。 步骤一:确认 Python 和 PyTorch 环境已安装并配置好 检查Python 版本: 在命令行中输入 python --version 或python3 --version 来检查您的 Python 版本。 检查PyTorch 版本:...
pip install torch_scatter --no-binary :all: 问题5:GPU支持问题如果你的环境中安装了支持CUDA的GPU,并且希望使用GPU加速功能,需要确保已经正确安装了与GPU兼容的torch_scatter版本。同时,需要使用支持CUDA的PyTorch版本。否则,可能会出现GPU加速功能无法正常使用的问题。请确保你的GPU和PyTorch版本与torch_scatter的GPU...
可以考虑换解决方法二,或者卸载了库再用conda重装。 conda uninstall dgl pytorch torchvision torchaudio pytorch-scatter -y conda install dgl -c dglteam/label/cu118 -y conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia -y conda install pytorch-scatter -c pyg -y 1...
pip install torch-scatter-f https://data.pyg.org/whl/torch-2.1.2+${CUDA}.html 具体版本怎么填,可以看这个网站:torch-scatter · PyPI 解决方法三:直接去下载whl文件。 1、也是先知道要安装的torch_scatter的版本。 2、进这个网站: https://data.pyg.org/whl/ https://pytorch-geometric.com/whl/ 3...
torch_scatter 安装 前两天跑一个图卷积的代码,期间安装torch_scatter遇到了bug。 用pip install 直接安装的时候,错误提示主要是说没有c++的编译环境(无法识别std++=14啥的,记不太清了),反正也是捣鼓了半天吧。 后来是选择直接去下载 whl文件,然后本地安装解决了。
先进入这个链接,检查下pytorch版本对不对: https://pytorch-geometric.com/whl/ pytorch官网: Start Locally | PyTorch 由于我装的1.13.0太新了,所以降级装了1.12.1。 # conda create -n py39 python=3.9 #...
根据pytorch和cuda的版本,选择scatter和sparse的版本,网址链接为:https://pytorch-geometric.com/whl/,比如我的torch是1.7.1和cuda10.2,点击选择对应的版本,我选择的是 torch_scatter 2.0.6 和 torch_sparse 0.6.9。 2. 手动安装包 安装命令为: pip install torch_scatter-2.0.6-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl...
出现类似的错误 网上给的解释是在报错的路径里面存在其他的版本导致的报错 果然 打开指定路径一看果然是有多个版本的Numpy 于是把1.26.3里面的内容拷贝到报错的1.26.2里面 果然就不报错了 接下来就是成功安装辣
快速解决torch_sparse、torch_scatter安装并正确使用的问题 我们如果直接进行pip install后,会因为pip的机制自动下载最新版本的其他依赖,例如torch等cuda版本。 所以我们需要找到对应自己电脑的cuda版本的模块whl,进行离线安装。 找到对应版本 打开https://pytorch-geometric.com/whl/,找到对应版本模块。其中cu代表cuda版本...