import torch; print(torch.version.cuda) 2.下载whl进行安装 在网址torch_geometric库上找到与自己torch、cuda对应的版本: 点击进入whl下载页面,找到对应的操作系统、python版本进行下载: 我电脑的python == 3.8 torch==1.10.1 cuda==11.1,所以我在官网的路径下找到了上述的四个文件并且将其下载下来 其次就是对其...
步骤3:安装torch-geometric库一旦PyTorch和驱动程序安装完成,就可以开始安装torch-geometric库了。运行以下命令进行安装: pip install torch-geometric 步骤4:测试代码最后,为了验证安装是否成功,你可以运行以下Python代码来测试torch-geometric库是否可以正常工作: import torch from torch_geometric.nn import GCNConv, Seque...
step4: 然后,安装torch_geometric依赖的其他包.直接输入以下命令: 其中torch_sparse可能或报错没有scipy, 直接pip install scipy 就行啦 pip install --no-index torch_scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+cu101.html pip install --no-index torch_sparse -f https://pytorch-geometri...
最近尝试安装PyG框架来跑模型，但是按照官网直接安装会出现很多乱七八糟的小bug，一导入torch_geometric.n...
代码是基于Pytorch环境创建,需要先安装Pytorch环境 Pytorch环境搭建教程链接: Pytorch搭建教程 导包 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
重新安装一切解决了问题，一如既往，工作依赖是torch -> 2.0.0+cpu，torch_gemetric -> 2.3.0，...
from torch_geometric.nn import node2vec from torch_geometric.data import Data ``` 2.创建一个简单的图数据集: ```python #创建一个包含3个节点和3条边的图 edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1], [1, 0, 2], [1, 2, 0]], dtype=torch.long) #创建一个图数据对象 graph_data = Data...
Python torch_geometric.nn模块代码示例 torch_geometric.nn共有5个方法/函数/属性,点击链接查看相应的源代码示例。 1.torch_geometric.nn.GCNConv(),15个项目使用 2.torch_geometric.nn.MessagePassing(),6个项目使用 3.torch_geometric.nn.global_add_pool(),5个项目使用...
了解设备本地安装torch版本的方法如下: Torch是一个开源的机器学习库,它提供了丰富的工具和算法,用于构建和训练神经网络模型。要了解设备本地安装torch版本,可以按照以下步骤进行: 首先,确保你的设备满足torch的安装要求。torch支持多种操作系统,包括Windows、Linux和macOS。请查阅torch官方文档,了解所需的操作系统版本和...
torch_geometric.nn.inits.ipynb8.33 KB 一键复制编辑原始数据按行查看历史 swy9834提交于3年前.update 初始化方法 torch_geometric.nn.inits源码 defuniform(size,tensor):iftensorisnotNone:bound=1.0/math.sqrt(size)tensor.data.uniform_(-bound,bound)defkaiming_uniform(tensor,fan,a):iftensorisnotNone:boun...