为了使用conda安装GPU版本的torch_scatter库,您可以按照以下步骤进行操作: 确保已安装Anaconda或Miniconda: 如果尚未安装,请从Anaconda官方网站下载并安装。 打开命令行界面: 在Windows上,可以打开Anaconda Prompt。 在macOS或Linux上,可以打开终端。 创建一个新的conda环境(可选但推荐): bash conda create -n torch...
可能用conda安装完会报错,猜测大概率这里的dgl或pytorch不使用conda装的,出现了不兼容: 可以考虑换解决方法二,或者卸载了库再用conda重装。 conda uninstall dgl pytorch torchvision torchaudio pytorch-scatter -y conda install dgl -c dglteam/label/cu118 -y conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-...
前两天跑一个图卷积的代码,期间安装torch_scatter遇到了bug。 用pip install 直接安装的时候,错误提示主要是说没有c++的编译环境(无法识别std++=14啥的,记不太清了),反正也是捣鼓了半天吧。 后来是选择直接去下载 whl文件,然后本地安装解决了。 先查看一下本地的torch和cuda的版本 //如果实在conda环境,直接con...
问题1:环境配置问题在安装torch_scatter之前,需要先安装PyTorch和Torch Geometric。确保你的环境中已经正确安装了这些库。可以使用以下命令安装: pip install torch torchvision conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch 对于CUDA支持,需要确保你的PyTorch版本与CUDA版本兼容。你可以在PyTorch官网查看支持的CUDA...
https://pytorch-geometric.com/whl/ pytorch官网: Start Locally | PyTorch 由于我装的1.13.0太新了,所以降级装了1.12.1。 # conda create -n py39 python=3.9 # conda activate py39 pip3 install torch==1.21.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 ...
conda直接安装pyg,运行代码报错,推测应该是pyg版本不对,于是上pyg官网查询如何按照对应cuda和pytorch版本安装,官网推荐命令如图 运行pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv torch-geometric -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.13.1+cu116.html ...
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~...
使用anaconda建立的虚拟环境存储在/.conda/envs文件夹中。 首先create project new environment using 选择Conda,Interpreter使用对应虚拟环境下bin文件夹中的python。 Create即可。 可见成功调用虚拟环境下的torch和torch_geometric包。 智能推荐 springcloud服务网关 ...
且路径中不要出现中文字符。 在这一步最好勾选第一个选项配置环境,也可以后续自己配置环境 验证安装成功,打开cmd,输入conda,回车 1.1.3.Pycharm安装PyCharm
可能用conda安装完会报错,猜测大概率这里的dgl或pytorch不使用conda装的,出现了不兼容: 可以考虑换解决方法二,或者卸载了库再用conda重装。 代码语言:javascript 复制 conda uninstall dgl pytorch torchvision torchaudio pytorch-scatter-y conda install dgl-c dglteam/label/cu118-yconda install pytorch torchvision...