首先,附上geometric官网链接:geometric官网 如果你不想看geometric官网,那么往下看: 首先进入自己的环境,按顺序输入如下五行(当然需要替换了): pip install torch-scatter==latest+${CUDA} -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-${TORCH}.html pip install torch-sparse==latest+${CUDA} -f https://pyto...
你将会了解到怎样用PyTorch Geometric 去构建一个图神经网络,以及怎样用GNN去解决一个实际问题(Recsys Challenge 2015)。 我们将使用PyTorch 和 PyG(PyTorch Geometric Library)。PyG是一个基于PyTorch的用于处理不规则数据(比如图)的库,或者说是一个用于在图等数据上快速实现表征学习的框架。它的运行速度很快,训练模型...
2. 安装PyTorch Geometric PyTorch Geometric(以下简称PyG)的官网相当贴心了,为了防止你在没安PyG之前,PyTorch已经出问题,这个官网前四个步骤一步步教你仔细检查PyTorch装的对不对。我刚才提到的torch cuda的问题就是这样检查出来的。 Installation - pytorch_geometric 1.4.3 documentation 这里按流程走就好,再次强调,一...
链接:pytorch geometric官网 轮子:data.pyg.org/whl/ 根据自己的cuda、torch、python版本下载合适的wheels: 4.3 下载PyG pip install pyg_lib-0.4.0+pt23cu118-cp311-cp311-win_amd64.whl pip install torch_cluster-1.6.3+pt23cu118-cp311-cp311-win_amd64.whl pip install torch_scatter-2.1.2+pt23cu...
pytorch_geometric 在服务器上安装 目录 硬件配置 系统自带显卡驱动情况 修改下载源 安装CUDA 安装cuDNN 安装Anaconda 配置PyTorch环境 硬件配置 【型号】:DELL 7920工作站 【规格】:至强铂金8260 cpu*2,128G DDR4 2933 RDIM ECC内存,8TB SATA企业硬盘,M.2 512固态,NVIDIA QUADRO RTX6000,24GB显卡...
pip install torch-geometric==1.7.2 还看到一个博客记录:https://blog.csdn.net/u014714362/article/details/108614868,没试过。 其实可以直接到官网上下载符合条件的版本到本地,pip安装即可:https://pytorch-geometric.com/whl/ 如果pytorch版本在1.8.0以上,可以按照官方给出的Quick Start一键安装:https://pytorch...
(Graph) 结构, 在构建和求解上, GNN似乎具有天然的优势. 当下GNN大火, 有两个库是最热门的:Deep Graph Library (DGL)和PyTorch Geometric (PyG). 这两个库都很好用, 差别也不特别大 (DGL官网是有中文教程的). 但是PyG相对来说更基础一些, 教程与支持也更多一些. 因此笔者打算在自我学习之余, 翻译, 理解...
torch-geometric==1.5.0 1.创建新的conda环境 新建一个名字为PyG的python版本为3.8的新环境,记住这里安装的python版本,后续选择包的时候需要。 conda create -n PyG python=3.8 -y activate PyG 2.安装Pytorch和CUDA 选择Pytorch的版本和对应版本的cuda,具体安装指令可以参考官网。
pip uninstall torch-geometric 再运行安装第4步的命令重新安装。 2. 执行conda install gcc_linux-64 gxx_linux-64后import torch可能会报错: libstdc++.so.6: version `CXXABI_1.3.11' not found 参考:blog.csdn.net/qingdu007 可能的原因是libstdc++.so.6版本太低了。
现在是重头戏,终于到了安装pytorch了,首先打开搜索“pytorch官网”,然后点击进入 可以看到安装有两种方式,一个是pip,一个是conda,我的建议是使用它pip安装,因为我之前使用的conda安装一切就绪,但是跑深度学习就是无法调用cuda,使用的cpu跑的,所以我建议直接pip安装。