这一步也可以指定torch_geometric的版本安装,如pip install torch_geometric==2.0.4 -ihttps://pypi.doubanio.com/simple。也可用其他镜像源。 pip install torch_geometric==2.0.4 -i https://pypi.doubanio.com/simple 或者 pip install torch_geometric -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple 或者 pi...
5、安装pytorch-geometric: pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-${TORCH}+${CUDA}.html pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-${TORCH}+${CUDA}.html pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-${TORCH}...
importtorchprint(torch.__version__)## 输出2.1.0 或如果您安装了conda或miniconda,直接使用命令 $ conda list## 输出如图片所示 2. 手动下载PyG及其依赖文件 (1) 进入PyG官方github链接(https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric),下拉找到Additional Libraries中的here超链接。 (2) 进入对应的torch/cuda...
官方GitHub README文件中的安装部分:https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric#installation (先把之前下过的PyG给conda uninstall了) pip install torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.11.0+cu102.htmlpip install torch-sparse -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.11.0+cu102.html...
pytorch geometric是基于pytorch框架封装的图神经网络库,相比于DGL库更加便利,符合pytorch开发规范,拥有pytorch基础,更易于使用。 1.数据类型介绍 类比于pytorch,pyg拥有同样名称的库用于构建网络和处理数据: PyTorch Geometric中的一个图由的实例描述torch_geometric.data.Data,默认情况下具有以下属性: ...
首先,我们需要确定要安装的PyTorch版本。假设我们要安装1.8.1版本。然后,运行以下命令:conda install pytorch=1.8.1接着,检查电脑是否带有GPU。如果带有GPU,还需要查看CUDA版本。运行以下命令查看CUDA版本:nvcc -V这里假设我们直接使用CPU进行计算。接下来,安装PyTorch Geometric(PyG),这是一个专门为图神经网络设计的...
②cuda,pytorch,pytorch_geometric三者之间版本依赖精密,必须属于同一套版本。 其安装顺序即 cuda > pytorch > PyG ③其不能通过pycharm进行package安装,必须先安装在环境中,再由pycharm关联使用该环境。 ④推荐使用anoconda创立环境并下载如上两包。 2. 配置步骤 ...
4.PyG 基础:图数据的操作 1.torch_geometric 的安装 2.图数据的属性 3.基准图数据库及基本操作 4.图数据的可视化 5.实验总结 1.图的表示 在开始讨论特定的图神经网络操作之前,我们首先来考虑如何表示图。在数学上,图 G 定义为一组节点/顶点V和一组边/链接E:G=(V,E) 的二元组。每条边链接两个顶点,如...
PyG, PyTorch, GNN, 图神经网络, 深度学习 一、大纲一 1.1 PyG库的核心特性与优势 PyG(PyTorch Geometric)凭借其简洁而强大的API设计,在图神经网络领域迅速崛起。它不仅继承了PyTorch灵活易用的特点,还针对图结构数据进行了专门优化,支持动态图、异构图等多种复杂场景。PyG内置了大量的预训练模型与数据集,这使得研...