进入官网选择对应的torch和cuda版本,然后选择对应的torch_scatter包 激活你的环境conda activate torch19,进入包目录我这里是cd ~/Downloads执行pip install torch_scatter-2.0.9-cp38-cp38-linux_x86_64.whl 注意torch_scatter等和python,torch版本问题: 选择你要安装的pytorch和python版本是否有对应的torch_scatter等...
进入官网选择对应的torch和cuda版本,然后选择对应的torch_scatter包 https://pytorch-geometric.com/whl/pytorch-geometric.com/whl/pytorch-geometric.com/whl/ 激活你的环境conda activate torch19,进入包目录我这里是cd ~/Downloads执行 pip install torch_scatter-2.0.9-cp38-cp38-linux_x86_64.whl 注意t...
你可以通过pip命令来安装torch_scatter。由于torch_scatter与PyTorch的版本有严格的对应关系,你需要确保安装的版本与你的PyTorch版本兼容。一种方法是直接按照PyTorch Geometric的推荐来安装,它通常包含了torch_scatter的安装指令。 例如,如果你的PyTorch版本是1.10.0(仅作为示例),你可能需要运行如下命令(注意替换为你的PyTo...
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 其次就是对其进行安装,安装顺序为: 1.torch-scatter 2.torch-sparse 3.tor...
torch.mul(a, b)是矩阵a和b对应元素相乘,写作* 也可以用于tensor乘以常量 可以做broadcast Pytorch矩阵相乘(torch.mm, torch.matmul, torch.bmm) 矩阵相乘是,比如a的维度是(1, 2),b的维度是(2, 3),a*b返回的就是(1, 3)的矩阵 torch.mm(a, b) #只能处理2维(2D),其他维度要用matmul ...
通过按照上述步骤安装和导入torch_scatter模块,您应该能够解决"No module named 'torch_scatter'"的错误。确保遵循正确的安装和导入步骤,并且您的PyTorch版本支持torch_scatter模块。torch_scatter模块为处理非规则数据结构提供了强大且高效的功能。它是进行图表示学习和其他许多机器学习任务时的重要工具。通过解决导入问题,...
Pytorch torch 参考手册 PyTorch 软件包包含了用于多维张量的数据结构,并定义了在这些张量上执行的数学运算。此外,它还提供了许多实用工具,用于高效地序列化张量和任意类型的数据,以及其他有用的工具。 它还有一个 CUDA 版本,可以让你在计算能力 >= 3.0 的 NVIDIA
收录于文集 Pytorch · 1篇在学习机器学习过程中,遇到一个特别头疼的函数。在这里根据自己的理解,做总结和分享。 函数tensor.scatter_(dim, index, src) 返回值:返回一个根据index映射关系映射后的新的tensor 参数解释:dim 变化的维度 index 映射关系 src 输入的tensor 代码示例: import torch x = torch....
我的CUDA版本是11.6,因此去Pytorch官网上下载11.6的CUDA版本 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 然后下载对应的torch_geometric的三个辅助包 即torch_cluster, torch_scatter, torch_sparse, torch_spline_conv ...
pytorch:torch_scatter.scatter 看torch_geometric图网络源代码的时候,发现对邻接节点做聚合的时候(aggregate)用到了这个函数,在此记录下。 函数定义, defscatter(src:torch.Tensor,index:torch.Tensor,dim:int=-1,out:Optional[torch.Tensor]=None,dim_size:Optional[int]=None,reduce:str="sum")->torch.Tensor:...