为了使用conda安装GPU版本的torch_scatter库,您可以按照以下步骤进行操作: 确保已安装Anaconda或Miniconda: 如果尚未安装,请从Anaconda官方网站下载并安装。 打开命令行界面: 在Windows上,可以打开Anaconda Prompt。 在macOS或Linux上,可以打开终端。 创建一个新的conda环境(可选但推荐): bash conda create -n torch...
运行以下命令: conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv torch-geometric 这将使用Conda安装PyTorch,并使用pip安装PyTorch-Geometric及其依赖项。请注意,这些命令可能需要一些时间来完成安装过程。步骤4:将虚拟环境添加到Jupyter Note...
将会安装1.98GB的包。 conda 安装各种包 conda install ipykernel conda install tqdm conda install -c ravelbio torchsummary conda install matplotlib conda install pytorch-scatter -c pyg conda install -c anaconda scikit-learn conda install -c conda-forge python-lmdb conda install pyg -c pyg -c con...
前往官网找到适合您版本的whl文件,将包下载到本地。例如,如果您的torch版本是1.10.0,cuda版本是11.3,您可以在以下链接中找到对应的whl文件:https://data.pyg.org/whl/torch-1.10.0+cu113.html 根据您的需求,选择并下载以下依赖包:torch-scatter、torch-sparse、torch-cluster、torch-spline-conv和torch-geometric。
Conda从二进制文件安装，这意味着有人（例如Continuum）已经完成了编译软件包的艰苦工作，因此安装非常简单...
conda install -c conda-forge torch-geometric -c conda-forge torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv -c conda-forgeconda install -c conda-forge torchxrayvision -c conda-forge torchvision torchvision-datasets torchvision-models -c conda-forgeconda install -c conda-forge timm -c...