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...
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...
根据pytorch和cuda的版本,选择scatter和sparse的版本,网址链接为:https://pytorch-geometric.com/whl/,比如我的torch是1.7.1和cuda10.2,点击选择对应的版本,我选择的是 torch_scatter 2.0.6 和 torch_sparse 0.6.9。 2. 手动安装包 安装命令为: pip install torch_scatter-2.0.6-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl...
1. 访问torch_scatter官网，选择与已安装的pytorch和cuda版本相匹配的包进行下载。2. 激活虚拟环境后，进入下载的torch_scatter包目录。确保安装的torch_scatter包与当前使用的pytorch版本兼容，避免版本冲突导致的问题。遵循以上步骤，成功配置Linux环境下的miniconda、pytorch、torch_scatter以及cuda，实现高效开...
要安装torch-scatter,我们需要检查 PyTorch 和 CUDA 的版本。 我们可以通过. CUDA 的版本可以通过. 例如,如果我们的 PyTorch 是 CUDA 是,那么命令应该是 python3 -c "import torch; print(torch.__version__")nvcc -V1.8.010.2 pip3 install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8...
pip install torch_scatter-2.0.9-cp39-cp39-linux_x86_64.whl pip install torch_cluster-1.6.0-cp39-cp39-linux_x86_64.whl pip install torch_spline_conv-1.2.1-cp39-cp39-linux_x86_64.whl 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
pyg.org/whl/torch-1.12.0%2Bcu116/torch_spline_conv-1.2.1-cp39-cp39-linux_x86_64.whl pip install torch_sparse-0.6.15-cp39-cp39-linux_x86_64.whl pip install torch_scatter-2.0.9-cp39-cp39-linux_x86_64.whl pip install torch_cluster-1.6.0-cp39-cp39-linux_x86_64.whl pip install ...
这个scatter 可以理解成放置元素或者修改元素 scatter() 和 scatter_() 的作用一样。不同之处在于 scatter() 不会直接修改原来的 Tensor,而 scatter_() 会在原来的基础上对Tensor进行修改。 两种写法 torch.scatter_(input, dim, index, src) 或 input.scatter_(dim, index, src) 将src中数据根据index中的...
pip install torch_scatter 如果是这个报错,就重装cuda对应的pytorch,不用往下看。 (推荐方法)解决方法一:使用conda安装。 注意:此方法可能会有问题,注意备份环境后再操作~~~ 如果要稳妥的方法,可以直接看“解决方法四”! 代码语言:javascript 复制 conda update-n base-c defaults condaconda install pytorch-scatte...
torch.distributed.scatter(tensor, scatter_list, src, group=, async_op=False) 将张量列表分散到组中的所有进程 每个进程只接收一个张量并将其数据存储在tensor参数中。 参数: tensor(Tensor) – 输出张量。 scatter_list(list[Tensor]) – 要分散的张量列表。仅在发送数据的过程中需要。 src(int) – 来源...