很简单,直接从https://pytorch-geometric.com/whl/中选择合适的版本 图1 选择合适的版本号,如本文,选择torch-1.10.0+cpu,后进入下一级页面 图2 按照python版本选择合适的版本号,比如本文是python3.8.0,所以选择cp38,又因为电脑安装的是window程序,显卡是amd的,所以选择torch_sparse-0.6.13-cp38-cp38-win_amd64...
该版本稀疏矩阵类支持稀疏矩阵和稀疏矩阵的乘积torch.sparse.mm(sparse, sparse/dense);(1.8.0支持,之前版本不支持) 矩阵元素乘torch.mul(sparse,sparse),此处两个sparse的row,col,size需要一致。 稀疏矩阵支持转置。Sparse.matrix.t() 稀疏矩阵支持整行索引,支持Sparse.matrix[row_index];稀疏矩阵不支持具体位置位...
然后根据有没有GPU,进入对应的路径。 然后根据“python版本、系统类型”选择不同的whl并下载。 然后执行安装: wget https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0%2Bcu116/torch_sparse-0.6.15-cp39-cp39-linux_x86_64.whl wget https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0%2Bcu116/torch_scatter-2.0.9-cp39-c...
首先进入下载whl的网址,https://pytorch-geometric.com/whl/,如下所示为对应的torch版本,然后查看pip ...
快速解决torch_sparse、torch_scatter安装并正确使用的问题 我们如果直接进行pip install后,会因为pip的机制自动下载最新版本的其他依赖,例如torch等cuda版本。 所以我们需要找到对应自己电脑的cuda版本的模块whl,进行离线安装。 找到对应版本 打开https://pytorch-geometric.com/whl/,找到对应版本模块。其中cu代表cuda版本...
PyTorch 1.0 中文文档:torch.sparse hijkzzz 警告 这个API目前还处于试验阶段,可能在不久的将来会发生变化。 Torch支持COO(rdinate )格式的稀疏张量,这可以有效地存储和处理大多数元素为零的张量。 稀疏张量表示为一对稠密张量:一个值张量和一个二维指标张量。一个稀疏张量可以通过提供这两个张量,以及稀疏张量的大小...
https://pytorch-geometric.com/whl/pytorch-geometric.com/whl/ 。 根据安装好的torch +cu版本,下载对应的torch_scatter和torch_sparse,并使用pip install直接安装。 其它包正常安装即可: pip install pyg-lib torch-cluster torch-spline-conv torch-geometric -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.11.0+cu...
Start Locally | PyTorch 由于我装的1.13.0太新了,所以降级装了1.12.1。 代码语言:javascript 复制 # conda create -n py39 python=3.9 # conda activate py39 pip3 install torch==1.21.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 然后根据有没有GPU,进入对应的路径。 然后根据“python版本、系统类型”选择...
PyTorch 1.0 中文文档:torch.sparse 警告 这个API目前还处于试验阶段,可能在不久的将来会发生变化。 Torch支持COO(rdinate )格式的稀疏张量,这可以有效地存储和处理大多数元素为零的张量。 稀疏张量表示为一对稠密张量:一个值张量和一个二维指标张量。一个稀疏张量可以通过提供这两个张量,以及稀疏张量的大小来构造(...
Torch supports sparse tensors in COO(rdinate) format, which can efficiently store and process tensors for which the majority of elements are zeros. A sparse tensor is represented as a pair of dense tensors: a tensor of values and a 2D tensor of indices. A sparse tensor can be constructed...