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...
步骤3:安装PyTorch和PyTorch-Geometric激活虚拟环境后,您可以在该环境中安装PyTorch和PyTorch-Geometric。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-Geomet...
4、安装torch_geometric、torch_scatter、torch_sparse、torch_cluster 安装包网址:https://pytorch-geometric.com/whl/,找到合适自己pytorch版本的安装包 For Example, pip3 install torch_geometric -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cu101.html...
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 co...
进入下载的目录,然后使用以下命令进行安装。请注意,安装顺序要按照这个来: pip install torch-scatter pip install torch-sparse pip install torch-cluster pip install torch-spline-conv pip install torch-geometric 如果您在执行上述步骤后仍然遇到问题,您可以尝试使用以下命令来强制安装: pip install --force-reinst...
Windows下安装Anaconda PS:之后的步骤同样适用于Linux pip安装pytorch 一、创建虚拟环境 方式一:默认路径 方式二:指定目录 二、修改pip默认安装路径 三、pip安装pytorch pip查看安装的包 一些附加内容 一、安装依赖torch-geometric、torch_sparse等 可能遇到的问题:libcusparse.so.11不存在 ...
- pytorch-scatter - torchaudio - torchvision - open3d - pytorch=1.10 - cudatoolkit=11.3 - tensorboard - scipy - opencv - tqdm - suitesparse - matplotlib - pyyaml 其中,.yaml文件主要分为name/channels/dependencies三大部分,name即为环境名,对应着执行“部署环境”命令后创建的新环境的名字,channels对应...
https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.4.0%2Bcpu-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.4.0/torch_scatter-2.0.4%2Bcpu-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.4.0/torch_sparse-latest%2Bcpu-cp37-cp37m-linux_x86_...
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...
(1,1)criterion=nn.MSELoss()optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)# 训练模型forepochinrange(100):optimizer.zero_grad()output=model(x_tensor)loss=criterion(output,y_tensor)loss.backward()optimizer.step()# 可视化结果plt.scatter(x,y)plt.plot(x,model(x_tensor).detach().numpy(...