torch-geometric是一个基于PyTorch的图神经网络库,可用于处理图形数据并训练GNN模型。在新建的conda环境中,我们将遵循以下步骤来安装torch-geometric:步骤1:新建conda环境(可选)如果尚未创建conda环境,你可以使用以下命令创建一个名为“geo1”的新环境: conda create -n geo1 python=3.6 然后激活新创建的环境: conda ...
由于torch_geometric并不是conda的默认包,你需要先安装PyTorch,然后使用pip来安装torch_geometric。这里假设你要安装支持CUDA的PyTorch和torch_geometric(如果你的机器不支持CUDA,可以省略CUDA相关的部分)。 首先,安装PyTorch。你需要根据你的CUDA版本选择合适的PyTorch安装命令。例如,如果你的CUDA版本是11.3,你可以使用以下命...
1. 安装pytorch 这个就根据自己的情况,我这边是 torch 1.9, cuda 11.1 condainstallpytorch==1.9.0cudatoolkit=11.1-cpytorch-cconda-forge 2. 安装torch_scatter、torch_sparse、 torch_cluster ### 安装torch_scatterpipinstalltorch-scatter-fhttps://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.0+cu111.html### 安...
conda create -n 你的虚拟环境名字 python=3.6 例如虚拟环境名字为drl_rps,激活创建的drl_rps虚拟环境,,接下来要安装的包便都安装在这个虚拟环境中: conda activate drl_rps 激活虚拟环境 二、安装torch 我习惯将torch的whl文件先下载到本地,这样可以避免镜像过程不成功。推荐大家去https://download.pytorch.org/w...
首先在官网上,根据cuda和torch查看对应的html网址。old torch版本。其次,分别安装以下包。 .conda/envs/gmne_dgl/bin/pip install --no-index torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+cu111.html .conda/envs/gmne_dgl/bin/pip install --no-index torch-sparse -f https://...
一、创建虚拟环境：为避免系统环境干扰，建议使用虚拟环境进行安装。以CUDA版本12.0为例，使用以下命令创建名为drl_rps的虚拟环境，并激活：conda create -n drl_rps python=3.6 conda activate drl_rps 二、安装torch：下载对应版本的torch.whl文件至本地，推荐下载下载地址：download.pytorch.org/wh....
我的torch版本如下: 查看方法之一:打开Pycharm中的setting,在Python Interpreter中找torch即可。 下载whl: 4.下载后放到Anaconda的Script文件夹中: 5.win+r输入cmd,pip进行安装: (1)输入conda activate pytorch激活pytorch环境 (2)pip+文件地址及名字 安装成功!
pip install torch_sparse-0.6.9-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl 结果如下,显示安装成功 image.png 之后,直接采用pip install torch-geometric==1.7.2,直接安装成功。 3. 测试是否安装成功 哈哈,简单采用了conda list,发现安装好了 image.png 完结撒花~...
conda create -n py36 python=3.6.5 输出如下: 图1.1 继续输入y,确认下载: 图1.2 图1.3 py3.6虚拟环境创建成功 2.激活虚拟环境 输入下面命令,进入py36环境(base)->(py36) (base)C:\Windows\system32>activate py36 3.安装numpy 1.18.1(3,4步为基础) ...
conda create -n pygdemo python=3.8 conda activate pygdemo step2: 在官网下载pytorch官网, 自己要的pytorch版本.我要的是: torch-1.8.0+cu101-cp38-cp38-linux_x86_64.whl step3: pip install 安装这个whl文件.进入下载whl文件的文件夹,然后: pip install torch-1.8.0+cu101-cp38-cp38-linux_x86_64.whl...